「@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。...bert微调就是在预训练模型bert的基础上只需更新后面几层的参数，这相对于从头开始训练可以节省大量时间，甚至可以提高性能，通常情况下在模型的训练过程中，我们也会更新bert的参数，这样模型的性能会更好
Keras库提供了一套供深度学习模型训练时的用于监控和汇总的标准性能指标并且开放了接口给开发者使用。 除了为分类和回归问题提供标准的指标以外，Keras还允许用户自定义指标。...这使我们可以在模型训练的过程中实时捕捉模型的性能变化，为训练模型提供了很大的便利。 在本教程中，我会告诉你如何在使用Keras进行深度学习时添加内置指标以及自定义指标并监控这些指标。...Keras中的自定义性能评估指标 除了官方提供的标准性能评估指标之外，你还可以自定义自己的性能评估指标，然后再调用compile()函数时在metrics参数中指定函数名。...Keras Metrics API文档 Keras Metrics的源代码 Keras Loss API文档 Keras Loss的源代码 总结 在本教程中，你应该已经了解到了如何在训练深度学习模型时使用...具体来说，你应该掌握以下内容： Keras的性能评估指标的工作原理，以及如何配置模型在训练过程中输出性能评估指标。 如何使用Keras为分类问题和回归问题提供的性能评估指标。
尽管上述模型尝试解决MLP模型无法捕捉时间依赖关系的问题，但它们在捕捉时间不变特征方面仍存在局限性。此外，MLP模型无法以多尺度方式处理输入数据。...在处理时间序列分类问题时，通常采用序列到序列注意力网络 (S2SwA)，该模型结合两个LSTM（编码器和解码器）实现序列到序列学习。...该模型采用GRU作为编码器和解码器，从而能够处理不同长度的输入并产生固定大小的输出。更值得一提的是，通过在大规模无标签数据上对参数进行预训练，该模型的准确性得到了显著提升。...3.4 基于注意力机制模型 CNN在各种应用中是最成功的深度学习框架之一，但无法有效捕获长距离依赖关系和整体顺序。因此，一些研究将RNN与CNN结合使用。...然而，由于自动生成的标签可能无法准确反映数据中的真实潜在关系，所学习的特征和预测质量可能不如监督学习产生的好。表3总结了 基于注意力的时间序列分类模型。
序列标注任务在e成的主要应用有，简历解析时的字段切分、抽取工作经历（CV）和职位描述（JD）中的实体名词等。...同时，改善了卷积网络在提取序列特征时只能考虑局部窄视野的缺陷。 ? 实验结果 首先，我们需要准备训练语料。...但是这样对各个位置进行标注时无法利用已经标注过的信息，所以接下来将接入一个CRF层来进行标注。 第三层：CRF层，进行title级的序列标注。...CRF层可以为***预测的标签添加一些约束来保证预测的标签是符合规则的，这些约束可以在训练数据训练过程中，通过CRF层自动学习到。...模型创新性的提出了self-attention机制，在克服传统RNN无法并行计算问题的同时，还能抽取到更多的语义信息，现在已经得到了工业界和学术界的青睐并有逐渐替代RNN、CNN等传统模型的趋势。
TCR的编码器是堆叠的 MLP，并通过自动编码损失进行预训练，而肽的编码器由LSTM参数化(ERGO-II TCR和肽的编码器都是LSTM)。...McPAS 上的结果 作者团队在表1和表2中展示了使用ERGO的2种不同变体研究McPAS。即一种使用AE编码器用于TCR，一种使用LSTM用于TCR，对于肽段使用相同的LSTM编码器。...表1：基于ERGO-AE模型的McPAS实验结果 表2：基于LSTM模型的McPAS实验结果 VDJdb 上的结果 在表4中，作者团队发现数据增强伪标签仅在3个任务中略微优于基线。...这可能是由于双LSTM模型的教师模型无法为扩展TCR生成有用的伪标签以重新训练模型。然而，在所有3项任务中，通过对接进行的物理建模始终比基线有了相当大的提高。...表4：使用ERGO-LSTM基础模型在VDJdb上的实验结果 4 结论 在这项工作中，作者团队研究了几种技术来改善TCR-肽相互作用预测。
单独的LSTM其实就可以完成序列标注任务，利用LSTM对输入句子进行编码，最后得到每个单词的各个分类结果的打分。但是，只用LSTM的问题是，没有办法学到输出标签之间的依赖关系。...例如B-person后面经常跟着的是I-Person这种输出标签的规律，在LSTM中感知较弱。因此，一般会在LSTM后面加一个CRF层。...在LSTM-CRF模型结构的基础上可以使用其他方式进行改进，例如将文本的编码器LSTM替换为Bert，或者将CRF替换成Softmax。...3 小样本学习下的NER任务 当我们有一个领域的大量NER任务有标注样本，但是在目标领域内只有少量有标注样本时，一个提升NER效果的方法利用迁移学习技术，在源领域有大量样本的数据上预训练，再在目标域上Finetune...然而，在NER问题中，不同场景中需要预测的实体类型是不同的，这导致无法直接进行迁移。为了解决这种小样本学习下的NER任务，学术界也提出了一些相应方法。
而深度学习模型，例如Bi-LSTM+CRF则避免了这样的情况，可以通用于不同的领域，且直接采用词向量作为输入，提高了泛化能力，使用LSTM和GRU等循环神经网络还可以学习到一些较远的上下文特征和一些非线性特征...生成式摘要 对于生成式摘要，采用Encode-Decoder模型结构，两者都为神经网络结构，输入原文经过编码器编码为向量，解码器从向量中提取关键信息，组合成生成式摘要。...当然，还会在解码器中引入注意力机制，以解决在长序列摘要的生成时，个别字词重复出现的问题。 ?...模型图中的ROUGE指标评价是不可导的，所以无法采用梯度下降的方式训练，这样我们就考虑强化学习，鼓励reward高的模型，通过给予反馈来更新模型。最终训练得到表现最好的模型。...知识图谱关系抽取 对于知识图谱的关系抽取，主要有两种方法，一个是基于参数共享的方法，对于输入句子通过共用的 word embedding 层，然后接双向的 LSTM 层来对输入进行编码。
在编码时，两条路径分别作为一个LSTM序列，将LSTM向前传播得到的隐藏层进行一次池化操作，得到单条路径的输出。最后连接两条路径上的输出，得到一个LSTM通道的输出。...下图为整个模型的结构图： 在该模型中，实体识别子任务和关系分类子任务共享LSTM编码层的输出。该方法将实体识别任务当作序列标注任务，使用双向序列 LSTM 输出具有依赖关系的实体标签。...之后，通过在双向序列LSTM单元上堆叠双向树结构LSTM的方法，使关系分类子任务和实体识别子任务共享编码层的LSTM单元序列表示。...需要注意的是：该模型中的关系分类子任务和实体识别子任务仅共享了编码层的LSTM，关系分类子任务中的Tree-LSTM则只在关系分类中使用，从严格意义上来说不是真正的联合模型。...远程监督通过数据自动对齐远程知识库在开放域中给大量无标签数据进行自动标注。 远程监督标注数据时主要有两个问题： 噪声：噪声问题是由于远程监督的强假设条件，引入了大量的噪声数据。
一个基于深度学习的NER模型应该具备如下图所示的三部分：1.分布式向量输入2.上下文编码结构3.标签解码结构图片---3.1.1 分布式向量输入表示单词的一个简单选项是一维特征向量表示。...分布式表示从文本中自动学习，可以捕获单词的语义和句法属性，这些属性在输入到NER时不会显式出现。接下来，将介绍NER模型中使用的三种分布式表示：单词级、字符级和混合表示。3.1.1.1....该端到端模型使用word2vec tookit在纽约时报语料库上学习的单词嵌入。...CRF已广泛应用于基于特征的监督学习方法。许多基于深度学习的NER模型使用CRF层作为标签解码器，例如，在双向LSTM层和CNN层之上。...Shen等人88报告称，RNN标签解码器的性能优于CRF，并且在实体类型数量较大时训练速度更快。图展示了基于RNN的标签解码器的工作流程，它作为一种语言模型，大量生成标签序列。
介绍 Motivation 本文模型提出的动机是，尽管现有的融合了lexicon信息的RNN模型在中文NER任务中取得了一定的成功，但这类模型存在两处缺点 效率限制: 基于RNN的模型由于循环结构的限制无法进行并行操作...，尤其是Lattice-LSTM； Lexicon冲突问题: 当句子中的某个字符可能与lexicon中的多个word有关时，基于RNN的模型难以对此做出判断。...，因此无法在获得完整的句子信息后对lexicon conflict进行处理。...接下来「用CNN模型对字符特征进行编码，并通过attention模块融入lexicon信息」。...然后，作者分析了「句子长度」对模型的影响，从两方面与Lattice-LSTM进行对比： LR-CNN在实验中所有句子长度的设定下都取得了优于Lattice-LSTM的效果，尤其是句子长度小于12个字符时
文本分类 对于文本分类，以下列出了几种典型的深度学习模型： ? 序列标注 序列标注的任务就是给每个汉字打上一个标签，对于分词任务来说，我们可以定义标签集合为： ? 。...而深度学习模型，例如Bi-LSTM+CRF则避免了这样的情况，可以通用于不同的领域，且直接采用词向量作为输入，提高了泛化能力，使用LSTM和GRU等循环神经网络还可以学习到一些较远的上下文特征和一些非线性特征...当然，还会在解码器中引入注意力机制，以解决在长序列摘要的生成时，个别字词重复出现的问题。 ?...模型图中的ROUGE指标评价是不可导的，所以无法采用梯度下降的方式训练，这样我们就考虑强化学习，鼓励reward高的模型，通过给予反馈来更新模型。最终训练得到表现最好的模型。...知识图谱关系抽取 对于知识图谱的关系抽取，主要有两种方法：一个是基于参数共享的方法，对于输入句子通过共用的 word embedding 层，然后接双向的 LSTM 层来对输入进行编码。
基于长短期记忆循环神经网络 (long short-term memory recurrent neural network, LSTM-RNN) 的语言模型则解决了 RNN 在长历史序列建模时梯度消失的问题...., c_L} 使用CTC目标函数作为辅助任务来训练多目标学习（ multiobjective learning ，MOL）框架中的注意力模型编码器。...图23给出了框架的整体结构，其中，CTC和注意力编码器网络共享同一个BLSTM。与唯一的注意力模型不同，CTC的前向-后向算法可以在训练过程中执行语音和标签序列之间的单调对齐。...RNN-T模型在每一个时间步长给出了一个标签空间的概率分布，输出标签空间包括一个额外的空标签。...其中，每个线性函数是一个不同的单层前馈神经网络，AudioEncoder(x)是时间t_i时的音频编码器输出，LabelEncoder(labels(z1:(i−1)))是给定之前的非空白标签序列的标签编码器输出
它源自机器学习领域内一种成功的模型 73,74，即使用注意解码器（attention decoder）对编码器-解码器框架 75 进行了扩展。...与说话人无关的多说话人语音分离的难度在于标签的模糊性或排列问题。因为在混合信号中，音频源是对称的，所以在监督学习过程中，并不能预先确定的将正确源目标分配给对应输出层。...因此，模型将无法很好地训练以分离语音。幸运的是，人们已经提出了几种用于解决标签模糊性问题的技术。...这种模型假设每个时频区间都仅属于一个说话人。在训练过程中，每个时频区间都被映射到了一个嵌入空间。然后对这个嵌入进行优化，使属于同一个说话人的时频区间在这个空间中相距更近，属于不同说话人的则相距更远。...在评估过程中，该模型会在嵌入上使用一个聚类算法来生成时频区间的分区。
基于长短期记忆循环神经网络 (long short-term memory recurrent neural network, LSTM-RNN) 的语言模型则解决了 RNN 在长历史序列建模时梯度消失的问题...声学建模包括使用RNN学习预测上下文无关目标(音素或字符)，为了消除对预先生成的帧标签的需求，本文采用了CTC目标函数来推断语音和标签序列之间的对齐方式。...具体的，Eesen使用RNN作为声学模型，使用LSTM作为模型组成块，使用CTC作为目标函数，Eesen将声音建模简化为通过语音和上下文无关（ context-independent ，CI）的标签序列对学习单个...用这种方法，将各个组成部分（CTC标签、词典和语言模型）编码为WFST，然后组成一个全面的搜索图。WFST表示提供了一种简易方式来处理CTC空白标签，并在解码期间启用波束搜索。...不同层的单元之间的highway连接使得从一层的单元到另一层的影响更加直接，并且在训练较深的LSTM RNNs时可以缓解梯度消失的问题。 上面描述的单向LSTM RNNs只能利用过去的历史。
我们将使用PyTorch框架构建一个双层双向LSTM模型，该模型能够学习如何分词。在训练过程中，模型将学习词汇和上下文之间的关系，以便更准确地分词。...第二种方法主要需要使用pytorch，所以比较麻烦，首先我们需要对于所有句子进行预处理，由于模型无法直接输入文字，所以我们得将其进行编码，编码这里我选择的是每个字出现的频率，按照从小到大排序进行编码，这样一方面可以实现我们的编码功能...下面就是我们的标签数据了，我们需要想办法将其中不同的分词保存成一种数据，经过上网查询，我选择了使用对应字母来表示每个字的位置，通过转换，我们获取到其中几条数据的输出： 模型无法识别汉字，所以我们需要给汉字编码...但在处理未知词汇和复杂的歧义情况时，其性能下降明显，甚至直接无法进行划分。 基于神经网络的双层双向LSTM方法： 该方法在测试数据上表现出更好的适应性，能够更好地处理未知词汇和歧义情况。...4、综合分析和结论 综合分析实验结果，我们得出以下结论： 基于神经网络的双层双向LSTM分词方法在处理中文分词任务时具有更高的适应性，特别是在面对未知词汇和复杂上下文的情况下。
表1 时间序列中的单变量深度异常检测模型 表2 时间序列中的多变量深度异常检测模型 深度模型以逐步或端到端方式处理输入（见图4），包括学习模块和异常评分模块。模型的输出可以是异常分数或输入的标签。...在测试阶段，模型无法重建异常子序列，得出重建误差，从而检测到异常。当重建概率低于指定的阈值时，会触发异常检测。...GAN模型在考虑对抗性学习时，使判别器对当前数据集之外的数据更敏感，数据重构更具挑战性。BeatGAN能够利用自编码器和GAN组合进行无标签重构，时间扭曲方法可提高检测准确性。...实验表明，基于LSTM的GAN在通过对抗训练处理时间序列数据时，优于其他基于LSTM的GAN。 图神经网络（GNN）。...通过学习循环传感器嵌入和稀疏潜在表示，GNN在测试时预测期望行为。
论文在使用了远程监督制作的公开数据集上进行了实验，结果说明这一标注策略较现有的管道和联合学习方法。此外，论文所提出的端到端模型在公开数据集上取得了目前最好的效果。...端到端模型 双向长短时编码层（Bi-LSTM Encoder Layer） 在序列标注问题中，双向长短时编码器体现了对单个词语的语义信息的良好捕捉。...双向长短时编码器 公式 1 中的 i，f 和 o 分别为 LSTM 模块在 t 时刻的输入门，遗忘门和输出门。c 为 LSTM 模块的输出，W 为权重。对于当前时刻，其隐层向量 ?...，前一个预测的标签的嵌入 ? ，前一个时刻的神经元输入 ? ，以及前一时刻的隐层向量 ? 。解码器根据双向长短时编码器的输出进行计算。解码器的内部公式类似于公式 1。 ? ? ▲ 公式2....作者认为，这是因为深度学习方法在信息抽取中普遍使用双向长短时编码器，可以较好地编码语义信息。 在不同深度学习的表现对比中，作者发现，LSTM-LSTM 方法好于 LSTM-CRF。
我们用少量但信息丰富的样本而非大量但信息含量低的标签训练 NPI。我们展示了我们的模型学习若干种合成程序的能力，这些程序包括加法、排序和对 3D 模型进行规范化转换。...核心模块是一个基于 LSTM 的序列模型，这个模型的输入包括一个可学习的程序嵌入、由调用程序传递的程序参数和对环境的特征表征。...在每个时间步骤中（从便笺中的每个指针的角度）对环境的观察都被编码进了一个固定长度的向量。【点击查看大图】 我们在实验中表明，NPI 构架能够学习 21 个程序，包括加法、排序和对图像像素的轨迹规划等。...知觉模型和执行器都可以在训练 NPI 构架时从数据中学习到。 为了训练 NPI，我们使用了课程学习和基于实例执行追踪的监督。每个程序都拥有受输入影响的直接子程序调用的实例序列。...按照第１种方法，像在对象识别、语音和机器翻译中那样，我们提供大量的标签实例。按照第２种方法，也就是本文中的方法，我们的目标是只提供很少的标签样本，但这些标签却包含丰富的信息，使模型能学到合成结构。
在字符级别进行编码，即词汇散列。 ? 在字符级别建立的DSSM，将任意词汇分解成一系列相关字符，倾向于处理大规模自然语言任务。 ?...在DSSM中使用卷曲神经网络 在卷曲层对本地文本进行建模 在汇聚层对全局文本进行建模 ? 模型在卷曲层捕捉本地本文相关词的意义，并学习了每个本地文本相关词的嵌入矢量。 ?...卷积DSSM: 在卷积隐层一个接一个就行编码 隐层在最后一个词汇对整句进行语义编码 通过余弦相似驱动目标来训练模型 ? ?...学习DSSM的语境实体次序 ? 从网页浏览日志提取标签对，超链接指向维基百科P`时，P`中的H的锚文本，环境词汇，文本 ?...DRRN和DQN在两个文本游戏上的测试结果（学习曲线） ? 表展示了聚集后Q函数的示例值，且DRNN很好的概括了无法看见的行为。 ? ? 人类学习处理文本，图像和联合的信息。 ? ?
计算机能理解的就是01这种数字，所以我们要做的就是对词进行编码。 通常机器学习中我们会使用One-hot编码。小伙伴们要问了，啥是One-hot编码？...计算机本身无法理解这四个词的含义，但是我们现在用一种编码表示。"i"编码为1000，"love"编码成0100，"legend"编码为0010，"game"编码为0001。...那就是无法解决多义词问题。比如"legend"这个词，它既可以代表一个人牛逼的人生经历，比如科比拥有传奇的一生。也可以代表图例。但是在Word2Vec中每个词在向量空间中的表示是唯一的。...图4 ELMO和Word2Vec表示Word Embedding 关于ELMO模型具体怎么通过左右两个双层的LSTM网络来学习句法特征和语义特征，这里做简要说明。...为了使模型能够理解两个句子之间的关系，BERT在选择语料时，会选择句子A和句子B作为训练样本。其中B有50%的可能是A的下一句，还有50%的可能是随机选择的。
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