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ACL 2022：融合标签语义的双塔BERT模型

↑↑↑关注后"星标"炼丹笔记炼丹笔记·干货 SinGaln 这是一篇来自于 ACL 2022 的文章，总体思想就是在 meta-learning 的基础上，采用双塔 BERT 模型分别来对文本字符和对应的...1.1 架构 ▲图1.模型整体构架从上图中可以清楚的看到，作者采用了双塔 BERT 来分别对文本的 Token 和每个 Token 对应的 label 进行编码。...1.2 Detail 此外，作者在对标签进行表征时，也对每个标签进行了相应的处理，总体分为以下三步： 1....在进行 Token 编码时，对应每个通过 BERT 模型可以得到其对应的向量，如下所示：这里需要注意的是 BERT 模型的输出取 last_hidden_state 作为对应 Token 的向量...这里笔者还有一点想法就是在全量数据下，这种方式的标签语义引入可能会对原本的文本语义发生微小偏移，当然，这种说法在 Few-shot 下也是成立的，只不过 Few-shot 下的偏移是一个正向的偏移，能够增强模型的泛化能力

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ACL2022 | 融合标签语义的双塔BERT模型

---- 来源：炼丹笔记作者：SinGaln 这是一篇来自于 ACL 2022 的文章，总体思想就是在 meta-learning 的基础上，采用双塔 BERT 模型分别来对文本字符和对应的label...1.1 架构 ▲图1.模型整体构架从上图中可以清楚的看到，作者采用了双塔 BERT 来分别对文本的 Token 和每个 Token 对应的 label 进行编码。...1.2 Detail 此外，作者在对标签进行表征时，也对每个标签进行了相应的处理，总体分为以下三步： 1....在进行 Token 编码时，对应每个通过 BERT 模型可以得到其对应的向量，如下所示：这里需要注意的是 BERT 模型的输出取 last_hidden_state 作为对应 Token 的向量...这里笔者还有一点想法就是在全量数据下，这种方式的标签语义引入可能会对原本的文本语义发生微小偏移，当然，这种说法在 Few-shot 下也是成立的，只不过 Few-shot 下的偏移是一个正向的偏移，能够增强模型的泛化能力

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BERT 是如何构建模型的

前面我写了一篇文章来讲 BERT 是如何分词的，现在，轮到该说说 BERT 模型是如何定义的了。 BERT 模型的大致结构可能大家已经很清楚了，实际上核心就是 Transformer encoder。...然后根据构建 BERT 模型「三步走」的顺序，分别介绍下这三步，同时介绍一下相关函数。类 BertConfig BERT 模型的配置类，BERT 的超参配置都在这里。...类 BertModel BERT 模型类，主角，BERT 模型的详细定义就在这里了。其参数（蓝色）、方法（框内黄色）和对其他类、函数的调用关系总览如下： ?...Embedding 如前所述，构建 BERT 模型主要有三块：embeddings、encoder 和 pooler。先来介绍下 embeddings。顾名思义，此步就是对输入进行嵌入。...BERT 构建模型部分到此结束。

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google colab上如何下载bert相关模型

首先要知道模型的地址 tensorflow版本的模型： https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_10_18/cased_L-12_H-768_A-...12.zip https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip pytorch版本的模型...'bert-base-cased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-cased-vocab.txt"...'bert-base-cased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-cased.tar.gz", 下载直接使用命令下载即可...tar -zxvf bert-base-cased.tar.gz 对于zip文件：!

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批量制作的标签如何选择打印范围

我们在制作条码标签时，批量制作会用到数据库，如果这个数据库的信息量很庞大，那么相应的生成的标签就会很多，一般我们在打印这些标签的时候都是全部打印，但是还有一种情况就是只选择其中的一部分进行打印，下面我们就介绍具体操作方法...首先在软件里打开一个标签，这个标签用到了数据库，通过数据库我们可以看到一共有40条数据。...01.png 点击打印预览，在记录范围处点击红色箭头所指的地方，弹出一个界面，从起始记录和结束记录里选择打印范围。比如我们要打印前20条信息，那么就在起始记录里选择1，结束记录里选择20。...如果需要打印第20条到第40条的信息，那么起始记录里就选择20，结束记录里选择40。 02.png 打印范围选择完成后，就可以开始打印了。

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如何微调BERT模型进行文本分类

在这个实现中，我们将使用预训练的“bert-base-uncase”标记器类. 让我们看看分词器是如何工作的。...我们将使用预训练的“bert-base-uncased”模型和序列分类器进行微调。为了更好地理解，让我们看看模型是如何构建的。...因此，我们需要将标签更改为数值。...BERT 模型的对象。...在对句子列表进行分词后，我们输入模型并运行 softmax 来预测情绪。为了确定预测情绪的极性，我们将使用 argmax 函数将情绪正确分类为“负面”或“正面”标签。

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【小白学习PyTorch教程】十六、在多标签分类任务上微调BERT模型

「@Author：Runsen」 BERT模型在NLP各项任务中大杀四方，那么我们如何使用这一利器来为我们日常的NLP任务来服务呢？首先介绍使用BERT做文本多标签分类任务。...文本多标签分类是常见的NLP任务，文本介绍了如何使用Bert模型完成文本多标签分类，并给出了各自的步骤。...这篇论文从三种路线进行了探索： (1) BERT自身的微调策略，包括长文本处理、学习率、不同层的选择等方法； (2) 目标任务内、领域内及跨领域的进一步预训练BERT； (3) 多任务学习。...每个论文有多个标签为 1。 Bert模型加载 Transformer 为我们提供了一个基于 Transformer 的可以微调的预训练网络。...由于数据集是英文, 因此这里选择加载bert-base-uncased。

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ACL 2022 | 序列标注的小样本NER：融合标签语义的双塔BERT模型

今天分享一篇来自于 ACL 2022 的文章，总体思想就是在 meta-learning 的基础上，采用双塔 BERT 模型分别来对文本字符和对应的label进行编码，并且将二者进行 Dot Product...1.1 架构 ▲图1.模型整体构架从上图中可以清楚的看到，作者采用了双塔 BERT 来分别对文本的 Token 和每个 Token 对应的 label 进行编码。...1.2 Detail 此外，作者在对标签进行表征时，也对每个标签进行了相应的处理，总体分为以下三步： 1....在进行 Token 编码时，对应每个通过 BERT 模型可以得到其对应的向量，如下所示：这里需要注意的是 BERT 模型的输出取 last_hidden_state 作为对应 Token 的向量...这里笔者还有一点想法就是在全量数据下，这种方式的标签语义引入可能会对原本的文本语义发生微小偏移，当然，这种说法在 Few-shot 下也是成立的，只不过 Few-shot 下的偏移是一个正向的偏移，能够增强模型的泛化能力

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如何选择时间序列模型？

前言我们时常会面临这样的困境：时序算法发展已久，随着时序预测&检测算法模型越来越丰富，当新时序预测需求来临时，我应该如何从十几种模型中选择最适合该业务的模型？...，其思考如何如下几个方面： 1....更高的精度（如加权表征、平滑标签等手段）设计出一套可以集成多种 baseline 方法，针对模型选择任务提出一个自动可配置的模型训练系统，且在模型选择的任务中，采用平滑标签、加权表征学习等技术手段，有效提高...+ 3个模型选择框架在上述5个测试指标上的实验结果。...总结展望该论文提出了一种高效且通用的时序预测模型选择框架，SimpleTS，其采用聚类和自开发的软标签，使得预测精度几乎不受候选预测模型数量的影响。

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如何选择合适的 Embedding 模型？

本文将介绍如何根据您的数据类型以及语言或特定领域（如法律）选择合适的 Embedding 模型。...您可以将“Retrieval Average”列进行降序排序，因为这最符合向量搜索的任务。然后，寻找排名最高、占内存最小的模型。...除了通过 Retrieval 任务排序外，您还可以根据以下条件进行过滤：语言：支持法语、英语、中文、波兰语。...因此，HuggingFace 发布了一篇博客，介绍了判断模型排名是否可信的要点。点击模型链接（称为“模型卡片”）后：寻找解释模型如何训练和评估的博客和论文。仔细查看模型训练使用的语言、数据和任务。...使用 HuggingFace 的好处就是，在选择完 Embedding 模型后，如果您需要更换模型，只需要在代码中修改 model_name 即可！

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双塔模型如何选择负样本？

作者 | 雨下整理 | NewBeeNLP 之前有一段时间做过双塔的召回模型[1]，线上各个指标有了不错的提升。目前双塔模型也是被各大公司钟爱的召回模型。...对主流召回模型的分享整理在：总结下自己做过的深度召回模型双塔模型在训练时是对一个batch内样本训练。...最近，有两篇文章提出了双塔模型扩量负样本的方法。这两种方法我也曾尝试过，线下线上指标也有一定的提升。一、Two Tower Model 再介绍其它方法之前，先回顾一下经典的双塔模型建模过程。...图1：双塔模型batch采样二、Mixed Negative Samping(MNS) MNS[2]与双塔模型[1]出自谷歌团队的同一批作者。...同时，双塔模型中使用的 p_y 等于训练样本中的频率加上所有数据集中的频率分布。

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如何用 Python 和 BERT 做多标签（multi-label）文本分类？

10余行代码，借助 BERT 轻松完成多标签（multi-label）文本分类任务。疑问之前我写了《如何用 Python 和 BERT 做中文文本二元分类？》...一文，为你讲解过如何用 BERT 语言模型和迁移学习进行文本分类。不少读者留言询问：王老师，难道 BERT 只能支持二元分类吗？当然不是。...本文，我们就讨论如何基于 BERT ，构造这样的多标签分类模型。发现本来，我是打算在之前 BERT 二元分类代码的基础上，实现多标签分类功能，然后把代码和教程提供给你的。...Kaushal Trivedi 还专门写了一篇文章，讲述了如何用 fast-bert 来进行多标签分类。用的样例就是咱们刚才提到的恶毒评论分类数据。...self-supervised learning）的概念多标签分类的独立模型转化法使用 BERT 单模型进行多标签分类希望这些知识和技能，可以帮助你解决研究和工作中遇到的实际问题。

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如何选择合适的模型？

）矩阵分解（Matrix Factorization）协同过滤（Collaborative Filtering）在众多机器学习模型中，我们如何在各种实际情况下做出恰当的选择呢？...自然语言处理适用模型：循环神经网络（RNN）、Transformer（如BERT、GPT等）原因：RNN可以处理序列数据，捕捉文本中的上下文信息。...预测标签分类问题：逻辑回归、支持向量机（SVM）、集成学习、神经网络根据问题的复杂性和数据的规模选择合适的模型。...无监督问题：聚类、PCA、embedding等这些模型适用于无标签的聚类、降维、表示学习等任务； 4....在线学习：值得一提的事，如果业务数据变化等情况，有在线学习迭代模型的需求，选择深度学习模型是一个不错的选择。 5. 计算资源及时间资源有限：选择计算效率较高的模型，如线性模型、决策树等。

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-- 建表如何选择Doris表模型

Doris的表模型和MySQL的存储引擎: innodb,myisam,memeory等功能类似, 不同的表模型擅长处理不同的数据方式. 如何能高效的查询, 直接取决于选择的表模型....Doris目前支持三种表模型 AGGREGATE 聚合模型, 聚合模型支持Value列在导入数据时, 按照指定的聚合类型聚合数据, 达到预先聚合数据, 提高查询的目的....UNIQUE 唯一模型, 其实是聚合模型的一个特例, 在唯一模型中, 所有的Value列会按照REPLACE的方式聚合, 也就是除了UNIQUE KEY之外的列, 都是新数据替换旧数据....唯一模型是解决数据有主键, 除了主键之外的都替换的情况, 同时也可以保存明细. 3. DUPLICATE 明细模型, 很多时候数据是没有主键、也不需要预先聚合的明细....这种数据模型区别于 Aggregate 和 Uniq 模型。数据完全按照导入文件中的数据进行存储，不会有任何聚合。

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ACL2022 | 序列标注的小样本NER：融合标签语义的双塔BERT模型

---- 作者 | SinGaln 来自 | PaperWeekly 这是一篇来自于 ACL 2022 的文章，总体思想就是在 meta-learning 的基础上，采用双塔 BERT 模型分别来对文本字符和对应的...1.1 架构 ▲图1.模型整体构架从上图中可以清楚的看到，作者采用了双塔 BERT 来分别对文本的 Token 和每个 Token 对应的 label 进行编码。...1.2 Detail 此外，作者在对标签进行表征时，也对每个标签进行了相应的处理，总体分为以下三步： 1....在进行 Token 编码时，对应每个通过 BERT 模型可以得到其对应的向量，如下所示：这里需要注意的是 BERT 模型的输出取 last_hidden_state 作为对应 Token 的向量...这里笔者还有一点想法就是在全量数据下，这种方式的标签语义引入可能会对原本的文本语义发生微小偏移，当然，这种说法在 Few-shot 下也是成立的，只不过 Few-shot 下的偏移是一个正向的偏移，能够增强模型的泛化能力

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话题 | 如何看待谷歌最近开源的“最强NLP模型”BERT？

话不多说，直接上题 @ 酱番梨问：上周，谷歌AI团队开源了备受关注的“最强NLP模型”BERT的TensorFlow代码和预训练模型，不到一天时间，收获3000多星！...USE（在tensorflow hub里面，基于单向attention模型的层级模型），最新的BERT（双向attention模型） BERT的具体性能是否如论文所说还没验证，暂时不表（BERT的模型还没有跑通...晓凡说的BERT的价格更是高出天际，单个模型的训练价格，通过Goolge的TPU公开价格，约合23万多RMB。。。。。。...这些还都是单个模型，不要说其内部的调参的大坑。。。连BERT的作者自己都说了，建议直接用训练好的模型，因为大量的内部调参问题。...其实在BERT之前，Google就有了改进transformer的尝试，比如它的USE，就是attention和其他模型结构（比如CNN）的组合，性能略有提高，但是复杂度也是高居不下，导致其还要推出大中小三个版本的

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Power BI 动态格式和自定义标签如何选择

Power BI动态格式和自定义标签都可以改变值的显示状态，以便相同数据适应不同可视化场景。二者类似衣服，这个季节你去三亚和漠河穿着显然是相反的，但无论你穿什么衣服，你依然是你。...很多时候动态格式和自定义标签是通用的，那么该如何取舍？本文总结一二。如果是整个模型全局应用，使用动态格式。...：在同时支持动态格式和自定义标签的图表中，哪个步骤少使用哪个。...例如类别标签上浮，《Power BI自定义标签用于类别标签上浮》《Power BI 动态格式用于类别标签上浮》的步骤可以比较下，自定义标签更简单。...上图的增长率、增长额对应度量值如果在别的图表还需要使用，且需要显示样式不一样，则不应该使用动态格式，自定义标签是唯一的选择。

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广告行业中那些趣事系列5：BERT实战多标签标注模型(附github源码)

二分类器可以对应咱们做的判断对错题，多分类器则对应单项选择题(候选项多于两个)，而多标签标注模型则对应多项选择题，只是这里稍有区别是多标签标注模型可以都不选。...这个其实非常好理解，让你去做判断对错题和多项选择题，一般人都是判断题做的更好点吧。实际项目中一般是同时使用二分类器和多标签标注模型。对于原始的用户query可能通过一个三俗二分类器进行过滤。...具体项目使用策略如下图所示：图2 多标签标注模型和二分类器结合使用 03 BERT构建多标签标注模型实战通过BERT模型构建多标签标注模型。...https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-chinese.tar.gz 因为实际项目中我们主要识别中文，所以选择最后一个...除此之外，样本的选择也很有技巧性。这里需要不断积累经验，才能根据实际的业务需要调整模型。

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图解当前最强语言模型BERT：NLP是如何攻克迁移学习的？

要恰当地了解 BERT 究竟是什么，你需要了解很多概念。所以我们先来看看可以如何使用 BERT，之后再介绍涉及该模型的概念。示例：句子分类使用 BERT 最直接的方式是将其用于分类单个文本。...也就是说我们需要一个有标注的数据集来训练模型。对于这个垃圾邮件分类器示例，有标注的数据集即为邮件信息和对应标签构成的列表（每条邮件信息被标注为「垃圾邮件」或「非垃圾邮件」）。 ?...但我们如何将其用于句子分类呢？我们怎么将其用于预训练语言模型，然后再针对其它任务调整这个语言模型呢？（该领域将这些利用了预训练的模型或组件的监督学习任务称为下游任务）。...解码器是很好的选择，因为这是语言建模的自然选择（预测下一个词），因为它是为得到未来 token 的掩码而构建的——对逐词生成翻译任务而言，这是很有价值的特征。 ?...这篇论文考察了 6 种选择（对比得到了 96.4 分的微调模型）： ?

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炮灰模型：女生如何选择追求者的数学模型？

关键词炮灰模型、排列、选择模型假设众所周知生活中涉及到感情的事情是很复杂的，把所有可能影响的因素都考虑到几乎是不可能的。为此我们先对现实进行简化，并做出一些合理的假设，考虑比较简单的一种情况。...基于上面这些假设和模型，我们提出这样一种策略：对于最先表白的M 个人，无论女生感觉如何都选择拒绝；以后遇到男生向女生表白的情况，只要这个男生的编号比前面M 个男生的编号都大，即这个男生比前面M个男生更适合女生...（在这种模型中，前面M 个男生就被称为“炮灰”，无论他们有多么优秀都要被拒绝）模型建立在这一部分中，根据上面的模型假设，我们先找到对于给定的M 和N(1<M<N) ，女生选择到Mr....由此得到女生选择接受时遇到Mr. Right 的概率为模型求解：（不感兴趣的话可以直接跳过这部分推导）这一部分中我们求解使这个表达式取得最大值时M 的值。...在本篇文章中介绍的“炮灰模型”中，前M个男生就成了炮灰的角色，无论其有多么优秀，都会被拒绝。

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