本篇介绍在NLP中各项任务及模型中引入相当广泛的Attention机制。在Transformer中，最重要的特点也是Attention。...在NLP的很多任务中，加入注意力机制后，都取得了非常好的效果。 那么，在NLP中，Attention机制是什么呢？...eij表示，在计算Ci时，hj的绝对权重。通过对其使用softmax函数，得到aij。aij就是在计算Ci时，hj编码状态的权重值。...F函数可以有很多，在transformer中用的是点积。 总结 Transformer中最重要的特点就是引入了Attention，其对于Transformer性能的重要性我们下一篇介绍。...NLP专栏栏主自述，说不出口的话就交给AI说吧 【NLP】 深度学习NLP开篇-循环神经网络(RNN) 【NLP】 NLP中应用最广泛的特征抽取模型-LSTM 【技术综述】深度学习在自然语言处理中的应用发展史
机器阅读理解，笔者认为他是NLP中最有意思的任务了。机器阅读一份文档之后，可以“理解”其中的内容，并可以回答关于这份文档的问题。听上去，有一种很强的“人工智能”的Feel。...作者&编辑 | 小Dream哥 目标 目前来讲，还没有一种NLP技术，能够端到端的实现对文本的理解。...模型将这个任务转化为序列上的二分类问题，即对于文章中的每个词，都预测这个词分别是start和end的得分，最后用这个分数来预测span。...4）损失函数 训练过程中采用的损失函数如下： ? 这个模型还可以转化为上述的cloze，multiple-choice等类型的MRC任务，做一些简单的调整即可。...我们前面还介绍过，如何基于BERT来做MRC的任务，感兴趣的读者可以看看： 【NLP】如何利用BERT来做基于阅读理解的信息抽取 总结 基于MRC可以完成知识抽取、QA等重要的NLP任务，读者务必熟悉。
在这篇文章中，我将探讨一些基本的NLP概念，并展示如何使用Python中日益流行的spaCy包实现它们。这篇文章是针对绝对的NLP初学者，但是假设有Python的知识。 spaCy是什么？...首先，我们加载spaCy的管道，按照惯例，它存储在一个名为的变量中nlp。声明此变量将需要几秒钟，因为spaCy会预先将模型和数据加载到其中，以便以后节省时间。...相反，它们包含指向Doc对象中包含的数据的指针，并且被懒惰地评估（即根据请求）。...许多SpaCy的令牌方法提供了已处理文本的字符串和整数表示：带有下划线后缀的方法返回字符串和没有下划线后缀的方法返回整数。...如果你想成为关于它的超级Pythonic，你可以在列表综合中做到这一点（我认为这是更好的！）
二个方面发生在进行概率预估时候的算法不同，导致生成的结果不同。 接下来带来今天的核心内容，transformers中的generate函数解析工作的介绍。...如果提供的logits处理器已经使用了相同的参数或生成配置，则会引发错误。此功能旨在为高级用户提供便利。...如果提供的停止准则已经使用了相同的参数或生成配置，则会引发错误。此功能旨在为高级用户提供便利。...此函数需要两个参数：批次IDbatch_id和input_ids。它应该返回一个条件为batch_id和以前生成的令牌inputs_ids的令牌列表。...第三段是返回参数的介绍 这个函数的返回值是一个包含生成文本的模型输出对象或是一个LongTensor类型的张量。
点击 第11讲-NLP中的卷积神经网络 查看的课件注释与带学解读。...本篇笔记对应斯坦福CS224n自然语言处理专项课程的知识板块：NLP中的卷积神经网络。主要讲解卷积神经网络的结构，及其在NLP场景下的使用方式，一些模块和可调结构。...具体到NLP中，它接收词向量的序列，并首先为所有子短语创建短语向量（embedding），然后CNNs 基于卷积核并行完成数据处理计算。...对于 k = 2, n = 5, h = 3，上图为NLP的单层卷积层。在 the country of my birth 这个句子中，连续三个单词的每一个可能组合都将得到一个值。...[1维度 max pooling 操作] 我们也可以使用最小池化，因为通常我们使用 ReLU 作为非线性激活函数而ReLU的下界是 0。
提出对抗训练时的方法，假设对于输入的梯度为： 那扰动肯定是沿着梯度的方向往损失函数的极大值走： FGM (Fast Gradient Method): ICLR2017 FSGM是每个方向上都走相同的一步...注： 1.论文中提供伪代码，但源码中好像对1步输入做了归一化论文中并没有提到 2.个人认为可以把FreeAT当成执行m次的FGSM，最开始r=0，第一次更新的是x的梯度，之后开始迭代更新r，则根据x+r...感兴趣又啃不下来原论文的同学（比如我）可以参考[9]，如有解读错误欢迎指出～ 极大值原理PMP(Pontryagin's maximum principle)是optimizer的一种，它将神经网络看作动力学系统...SMART提出了两种对抗正则损失，加到损失函数中： 第一种参考了半监督对抗训练，对抗的目标是最大化扰动前后的输出，在分类任务时loss采用对称的KL散度，回归任务时使用平方损失损失： 第二种方法来自DeepMind...知乎：【炼丹技巧】功守道：NLP中的对抗训练 + PyTorch实现 [2]. FGSM: Explaining and Harnessing Adversarial Examples [3].
本篇介绍在NLP中应用最为广泛的特征抽取模型LSTM。详细介绍LSTM提出的由来及其模型结构，并由此分析了LSTM能够解决RNN不能够对长序列进行处理和训练的原因。...Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber指出可以选择恒等函数作为激活函数，并且令w_j,j=1便可满足上式，保证梯度在误差随时间传递之后不至于出现梯度消失或者梯度爆炸。...第一步，根据输入信息，用tanh产生该时刻需要更新到细胞状态中的内容；用sigmoid函数产生更新的比例。 ? 第二步，将需要更新的内容更新到细胞状态中去，生成C_t。 ? 最后，是输出门。...不出意外，transformer将会取代RNN及其衍生(LSTM GRU)模型，成为NLP中，最受欢迎、最为强大的特征抽取模型。...NLP专栏栏主自述，说不出口的话就交给AI说吧 【NLP】 深度学习NLP开篇-循环神经网络(RNN) 【技术综述】深度学习在自然语言处理中的应用发展史
在本文中，我们希望通过梳理过去NLP中的范式迁移现象和趋势，分析当前有潜力统一所有NLP任务的通用范式，对上述问题做一些回答。...在科学和哲学中，范式通常指解决一个领域中问题的一类概念或思维方式。在本文中，我们定义范式为解决一类NLP任务所使用的机器学习框架，这个框架由输入 、输出 、模型 的结构共同定义。...例如，对于NER任务，通常采用SeqLab范式：输入为一段文本，输出为文本中每个单词的标签，模型采用序列标注架构。...一类NLP任务通常有一个或多个较为常用的范式，一个范式也可以解决一个或多个NLP任务，一个范式可以实例化为多个深度学习模型。 什么是范式迁移？...（2019-2020年），范式迁移愈发频繁，BERT所涵盖的(M)LM范式（MLM head）和Matching范式（NSP head）都在很多原本属于其他范式的任务中取得了不错的成绩，同年，MRC范式也开始异军突起
，从而可以输入到模型中的输入层，而且向量中的值还携带着句子的信息。...神经元中的激活函数 ? 输出层中的激活函数 其次，将得到的TFIDF向量输入到上面这样的单层网络中，网络将输出一个其为好评的概率值。...2、为什么需要激活函数 "神经网络中的激活函数的真正功能是什么？请阅读这篇概述文章并查看下最下面的速查表吧。...ReLU是目前深度学习模型中应用最火热的激活函数之一。 为什么引入Relu呢？...关于激活函数就写到这里了，以后有机会再来写入门深度学习中剩下的两个基本要素吧！
，意思就是说，给一个编号，嵌入层就能返回这个编号对应的嵌入向量，嵌入向量反映了各个编号代表的符号之间的语义关系。...举一个例子： 如果你的整数最大超过了设置的字典的容量，那么就会出错误： Embedding其中有可学习参数！是一个num_embedding * embedding_dim的矩阵。...hidden_states = layer_module(hidden_states, attention_mask) return hidden_states transformer中的...虽然transformer是从NLP到CV的，但从CV的vit再回看NLP的transformer也是有一种乐趣。里面要注意的点是multihead的概念。...如果固定了hidden-size的数量为128，那么head的数量就是分组的数量，那么增加head的数量就好比卷积分组变多，降低了计算量。
它基于一个核心思想：对于某些软件，即使不知道确切的输出，我们可以预测在输入变化时输出应该如何变化。这种方法在NLP领域也很有用。...（3）将修改后的输入送入模型，得到新的输出，检查新的输出是否符合蜕变关系预期的模式。 2 在NLP模型中的应用 以图文情感分类任务为例。任务描述：根据图片和文本，确定情感极性。...使用蜕变测试来验证模型的准确性和鲁棒性，并可以通过系统地修改输入并检查模型的相应，可以揭示模型在实际应用中可能遇到的问题。...（3）删除文本中的中性词汇：删除文本中的中性词汇（不带有感情色彩的词汇），不应该显著改变情感倾向。...（5）图文结合的蜕变关系：替换图文中的实体词（文本中换成另一个人，图像也要相应更换），情感倾向应该保持不变。
定期更新干货算法笔记和世间万物的学习记录～ NLP中，预训练大模型Finetune是一种非常常见的解决问题的范式。...为了实现更绿色、经济的NLP预训练模型迁移，近两年来业内提出了很多优化finetune的方法，例如adapter finetune、mask finetune等。...本文重点介绍近两年几个NLP中finetune优化的经典工作，包括adapter-finetune、side-tuning、mask-finetune以及prefix-finetune等工作。...Adapter-tuning 迁移NLP预训练模型的方法主要分为finetune和feature-based。...该方法核心思想利用了prefix embedding去学习对于某个任务来说，需要从预训练语言模型中提取什么样的信息。 总结 NLP领域预训练大模型的发展，催生出很多针对如何提升迁移效率的研究工作。
中的问答系统，默认project] 1.3 Project 提交 [Project 提交] 1.4 项目顺利 [项目顺利] 1.5 谁是澳大利亚第三任总理 [谁是澳大利亚第三任总理] 在谷歌中检索谁是澳大利亚第三任总理...2.问答系统动机与历史 2.1 动机：问答 [动机：问答] 拥有大量的全文文档集合，例如网络，简单地返回相关文档的作用是有限的 相反，我们经常想要得到问题的答案 尤其是在移动设备上 或使用像Alexa、...这就是我们今天要关注的 2.2 阅读理解简史 [阅读理解简史] 许多早期的NLP工作尝试阅读理解 Schank, Abelson, Lehnert et al. c. 1977 – Yale A.I....----> 由Lynette Hirschman在1999年重提 NLP系统能回答三至六年级学生的人类阅读理解问题吗?简单的方法尝试 <!...千年之交的完整 NLP 问答 [千年之交的完整 NLP 问答] 复杂的系统，但他们在 事实 问题上做得相当好<!
---- ©作者 | 吴迪 单位 | UCLA 研究方向 | NLP 排版 | PaperWeekly 前言 在现代自然语言处理（NLP）的应用中，使用预训练的表征进行迁移学习是很重要的一个方法。...Adapter 最早由 [2] 提出，应用在了计算机视觉的模型中，后来由 [1] 引入 NLP，近些年相关的工作越来越多。...网络结构：如下图所示，[1] 提出在 transformer层中插入 adapter 层。adapter 层的结构很简单，向下投射到一个较小维度，经过一层非线性激活函数，然后向上投射到原有的维度。...4.2 K-Adapter 本篇论文 [8] 主要的贡献是用 adapter 以一种模块化的方式向预训练语言模型中插入知识，来解决一些知识密集型的 NLP 任务（关系分类、实体类型识别、问答等等）。...函数，但是比每种目标语言重新训练 embedding 更加参数高效。
函数出错返回的数据类型有4中情况：错误码、NULL值、空对象、异常对象。 1. 错误码 C语言中没有异常这样的语法机制，返回错误码便是最常用的的出错处理方式。...Java、Python等比较新的编程语言中，大部分情况下，我们都用异常来处理函数出错的情况，极少会用到错误码。 2. 返回NULL值 多数编程语言中，NULL用来表示“不存在”的语义。...4.1 是否要在函数中做 NULL 值或空字符串的判断 如果函数是 private 类私有的，只在类内部被调用，完全在你自己的掌控之下，自己保证在调用这个 private 函数的时候，不要传递 NULL...所以，我们可以不在 private 函数中做 NULL 值或空字符串的判断。...如果函数是 public 的，你无法掌控会被谁调用以及如何调用（有可能某个同事一时疏忽，传递进了 NULL 值，这种情况也是存在的），为了尽可能提高代码的健壮性，我们最好是在 public 函数中做 NULL
[NLP中的卷积神经网络] 本讲内容的深度总结教程可以在这里 查看。...引言 [NLP中的卷积神经网络] 授课计划 [授课计划] Announcements Intro to CNNs / 卷积神经网络介绍 Simple CNN for Sentence Classification...；还有CNNs、注意力等等，但是所有的模型基本上都不是很深入——不像计算机视觉中的深度模型 当我们为 NLP 构建一个类似视觉的系统时会发生什么 从字符级开始工作 4.2 VD-CNN 结构 [VD-CNN...结构] 整个系统和视觉神经网络模型中的 VGG 和 ResNet 结构有点像 不太像一个典型的深度学习 NLP 系统 结果是固定大小，因为文本被截断或者填充成统一长度了 每个阶段都有局部池化操作，特征数量...3 pad 以保持 (或在局部池化时减半) 维数 4.4 实验结果 [实验结果] 使用大文本分类数据集 比 NLP 中经常使用的小数据集大得多，如Yoon Kim(2014) 的论文 补充讲解 以上数据均为错误率
，LL 为损失函数（很多地方也用 JJ 来表示）。...Goodfellow 发现，ϵ=0.25\epsilon=0.25 时，这个扰动能给一个单层分类器造成 99.9% 的错误率。...右侧的方程则不是这样，它朝着梯度上升、损失上升的方向前进 实际上公式中的 sgn\text {sgn} 函数作用仅仅只是为了防止 ∇xL(x,y;θ)\nabla xL (x,y;\theta) 过大所做的缩放...另外还有一些对抗训练算法，读者有兴趣可以查看一文搞懂 NLP 中的对抗训练以及对抗训练的理解，以及 FGM、PGD 和 FreeLB 的详细介绍这两篇文章 References Adversarial...中的对抗训练 + PyTorch 实现 一文搞懂 NLP 中的对抗训练 关于 Adversarial Training 在 NLP 领域的一些思考
2.2 sequence mask：transformer decoder部分 训练的时候，在Masked Multi-head attention层中，为了防止未来的信息被现在时刻看到，需要把将来的信息...——BERT 原文：训练数据中，被mask选中的概率是15%，选中的词，被[MASK]替换的概率是80%，不变的概率是10%，随机替换的概率是10%。...解释：训练分布和实际语言分布有差异，三种替换方式是为了告诉模型，输入的词有可能是错误的，不要太相信。...并说明了RoBERTa为了避免静态mask导致每个epoch训练输入的数据mask是一样的，所以先把数据复制了10份，然后在40轮训练中，每个序列都以10种不同的方式被mask。...实体级别掩码（Entity-Level Masking）： 在这个阶段，将句子中的某些实体掩码掉，这样模型就有了学习更高级别的语义信息的能力。
； 在充分样本场景下，性能仍然有一定提升； 基于此，本文首先总结了nlp中的文本增强技术，然后串讲了近年来9个主流的半监督学习模型，最后主要介绍了来自Google提出的UDA（一种文本增强+半监督学习的结合体...本文的组织结构为： ? NLP中的文本增强技术总结 谈起文本增强技术，相信NLPer一定不会陌生，相关方法也是数不胜数。我们通常对标注数据集提供附加的感应偏置进行扩充，如何设计增强变换就变得至关重要。...对抗增强: 不同于CV领域利用GAN生成对抗进行数据增强[9]，NLP中通常在词向量上添加扰动并进行对抗训练，文献[10]NLP中的对抗训练方法FGM, PGD, FreeAT, YOPO, FreeLB...近年来，半监督深度学习取得了长足的进展，特别是在CV领域；相关的研究主要着力于如何针对未标注数据构建无监督信号，与监督学习联合建模；简单地讲，就是如何在损失函数中添加针对未标注数据相关的正则项，使模型能够充分利用大量的未标注数据不断迭代...Π-Model如上图所示，对无标注数据输入进行了两次不同的随机数据增强、并通过不同dropout输出得到和 ，并引入一致性正则到损失函数(L2 loss)中： ?
最初在文本领域，主要使用的深度学习模型是RNN，LSTM等，既然CNN在图像领域得到广泛的应用，能否将CNN算法应用于文本分类中呢？...卷积操作是CNN 中最为重要的部分，与全连接层不同，卷积层中每一个节点的输入只是上一层神经网络中的一小块，如下图所示： 通过卷积核（如图中的卷积核大小为 ）对二维的图像（图像大小为 ）进行卷积操作...TextCNN的网络结构如下图所示： 如上如所示，TextCNN的模型结构中主要包含如下的几个部分： Embedding层：将词映射成对应的向量。...以上图为例，7个词被影射到对应的 维向量中，构成 的矩阵； Convolutional层：对词映射后的特征做一维卷积操作； Pooling层：对卷积后的结果做pooling操作，如图中采用的是max-pooling...词向量的计算方法 词向量的计算方法主要有两种方式： 动态：通过随机初始化词向量，并在模型的训练过程中同步学习词向量的表示，适用于数据量比较大的情况； 静态：利用word2vec等词向量训练方法，通过预先训练得到固定的词向量
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