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从Word2Vec到Bert,聊聊

输入层是上下文单的one-hot编码,典大小为V,第一个权重矩阵W为V行N列的矩阵,N是的维度,如常用的300维、400维等,暂且称W为输入,它的作用是把上下文单表示出来 此处的隐藏层并不经过非线性激活,只是将上下文单用W表示出来的的各维线性地传到下一层;矩阵W 是W转置后的结果,暂且称为输出,其作用是表示要预测的中心;现在要做的就是计算典中所有的 论文中采用的方法是将上下文单与中心做点积来表示得分,即?而我们知道两个的做点积的结果是可以反映它们的相似度的,我认为这也是为什么将用来做相似检测效果很好的原因。 输入层是中心的one-hot编码,经过输入得到其表示,隐藏层为中心的各维:? C个分布共用同一个“输出”,同样地计算每个分布中所有的得分:?然后最小化损失函数?得到最优

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从Word2Vec到Bert,聊聊的前世今生(一)

输入层是上下文单的one-hot编码,典大小为V,第一个权重矩阵W为V行N列的矩阵,N是的维度,如常用的300维、400维等,暂且称W为输入,它的作用是把上下文单表示出来 此处的隐藏层并不经过非线性激活,只是将上下文单用W表示出来的的各维线性地传到下一层;矩阵W 是W转置后的结果,暂且称为输出,其作用是表示要预测的中心;现在要做的就是计算典中所有的 论文中采用的方法是将上下文单与中心做点积来表示得分,即?而我们知道两个的做点积的结果是可以反映它们的相似度的,我认为这也是为什么将用来做相似检测效果很好的原因。 输入层是中心的one-hot编码,经过输入得到其表示,隐藏层为中心的各维:? C个分布共用同一个“输出”,同样地计算每个分布中所有的得分:?然后最小化损失函数?得到最优

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    (2)--从ELMo到Bert

    其实,本文到这里,核心内容就已经讲完啦...当然如果你还不困的话,可以继续往下看,应该会有助于睡眠的...前言上一篇文章,我们介绍(1)--从word2vec到ELMo,关注的角度是从静态的到动态的 因此,出现了这样的声音:NLP领域的ImageNet时代到来:嵌入「已死」,语言模型当立...从2013年出现的word2vec到如今的Bert,一个显著的转变是:从仅仅预训练来初始化NLP模型的第一层发展到预训练整个 Keras下对Bert的封装:https:kexue.fmarchives6736结束至此,NLP领域与技术相关的知识算是大体讲完了,从word2vec到Bert基本上覆盖了所有的主流方法。 当然,除了在NLP领域被广泛的探究之外,在其它Machine Learning领域也有许多新颖的实践,后续还会结合的思想,介绍一下其在推荐领域的一些尝试。 历史文章推荐AI极客-机器学习|逻辑回归(LR)AI极客-NLP|(1)--从Word2Vec到ELMo

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    Bert预训练数据集中获取

    在一些操作过程中,经常要获取BERT做为一个在各项评测指标中都比较出色的,且提供了许多预训练模型的,从其中获取是一些任务中必备的操作。现将其获取过程界面截图如下:(代码可见图中操作)? 下面这个图,可以按照指定的汇进行获取其。?

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    】Hsigmoid加速训练

    本周推文目录如下:周三:【】Hsigmoid加速训练周四:【】 噪声对比估计加速训练周五:【RNN语言模型】使用RNN语言模型生成文本用一个实表示语,的每个维都表示文本的某种潜在语法或语义特征 Hsigmoid加速训练|1.背景介绍在自然语言处理领域中,传统做法通常使用one-hot来表示,比如典为,可以用、和这三个分别表示我、你和喜欢。 这种表示方式比较简洁,但是当表很大时,容易产生维度爆炸问题;而且任意两个是正交的,包含的信息有限。 为了避免或减轻one-hot表示的缺点,目前通常使用来取代one-hot表示,也就是word embedding,即使用一个低维稠密的实取代高维稀疏的one-hot。 网络输入为在字典中的id,然后查询表获取,接着拼接4个,然后接入一个全连接隐层,最后是Hsigmoid层。详细网络结构见图2:?图2.

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    bert生成句

    _03chinese_L-12_H-768_A-12.zip这里分两步介绍bert的使用:第一怎么使用bert,第二如何fine-tuning做其他任务。 如何使用bert如何用fine-tuning作文本分类如何使用bert传统的句采用的方式求加权平均,无法解决一多义对句子的影响,bert由于包含了上下文信息,从理论来看要比传统方法好 方法一:直接生成1.下载bert项目 下载地址:https:github.comgoogle-researchbert其中extract_features.py文件为bert生成文件 ? .下载中文预训练模型 下载地址:https:storage.googleapis.combert_models2018_11_03chinese_L-12_H-768_A-12.zip 3.直接进行句特征提取 ,节省存储输出结果如下:{linex_index: 1, features: , layers: )输出:array(, ], dtype=float32)方法三不用开启servers服务,简单生成句地址

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    BERT-Flow | 文本语义表示新SOTA

    Analogies (ACL 2019)在BERT和GPT2的分布上也得到了同样的结论。 因此作者猜想BERT同样存在这样的问题,作者在上述结论的基础上,进一步发现了的非均匀分布和频的非均匀分布有关。 为了方便,我们只探讨空间,因为空间和句空间共享的是同一个高维空间,如果空间有什么问题,那句空间也会有同样的问题。 为了验证BERT分布是否和频有关,作者计算了的 范数和间的 距离,如下表所示。? 我们还可以发现高频之间的 距离也更小,说明高频分布得更紧凑,低频分布得更稀疏,而稀疏性会导致一些之间的空间是空的,这些地方没有明显的语义对应,因为句的平均池化,是一种保凸性运算,

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    BERT-flow:bert的表达是SOTA吗?

    BERT空间分析语义相似度任务和BERT预训练有关联bert的掩码任务MLM,通过句子的上下文来预测被掩码的单$x$, 其表示$w_x$,$h_c$是其上下文$c$经过深度网络之后的表示 同时,目前已近有论文发现BERT空间是各异性的,且嵌入呈现锥形分布,作者也做了一些论证,为了验证BERT分布是否和频有关,通过计算不同频的$mathcal{l}_2$范数、之间的欧式距离 因为空间和句空间共享的是同一个高维空间,如果空间有什么问题,那句空间也会有同样的问题。 频会给引入偏差:从表中可以看出,无论是$mathcal{l}_2$范数还是之间的欧式距离,不同频之间分布都不一致。 低频语更稀疏:同时高频语的之间的欧式距离更小,说明高频语更加稠密,低频语更加稀疏,稀疏会导致语义空间的某些地带空白(holes),没有语义表示,因为bert的平均池化,是一种保凸性运算

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    关于BERT,面试官们都怎么问

    BERT 模型的主要输入是文本中各个字(或者称为 token)的原始,该既可以随机初始化,也可以利用 Word2Vector 等算法进行预训练以作为初始值;输出是文本中各个字融合了全文语义信息后的表示 从上图中可以看出,**BERT 模型通过查询字表将文本中的每个字转换为一维,作为模型输入;模型输出则是输入各字对应的融合全文语义信息后的表示。 ”),因此,BERT 模型对不同位置的字分别附加一个不同的以作区分最后,BERT 模型将字、文本和位置的加和作为模型输入。 9.BERT 的 embedding 如何得来的? 「而在用袋模型时,文档的表示直接将各表示加和」。通过上述描述,可以得出袋模型的两个缺点:化后,之间是有权重大小关系的,不一定出现的越多,权重越大。

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    SFFAI分享 | 罗玲:From Word Representation to BERT【附PPT,视频】

    关注文章公众号 回复SFFAI24获取PPT资料视频资料可点击下方阅读原文在线观看导读----在自然语言处理任务中,技术是将自然语言中的转化为稠密的,语义相似的会有相似的表示。 正文----在自然语言处理任务中,技术是将自然语言中的转化为稠密的,语义相似的会有相似的表示。 但是这些训练得到的都是静态且上下文无关的,不能很好的处理同一个不同语义的情况(例如同一个“苹果”的不能同时表达“我买了一个苹果手机”以及“我买了一斤苹果”中的“苹果” )。 BERT模型,旨在通过预训练语言模型来得到动态上下文相关的(“苹果”一在“我买了一个苹果手机”和“我买了一斤苹果”中不同)。 除了BERT能动态获得上下文相关的以外, 提出了一种Feature-based的ELMo的模型,它是通过训练基于LSTM的两个不同方的语言模型进行目标优化的。

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    NLP中的对比:word2vecglovefastTextelmoGPTbert

    目录一、文本表示和各间的对比 1、文本表示哪些方法?2、怎么从语言模型理解?怎么理解分布式假设?3、传统的有什么问题?怎么解决?各种的特点是什么? 上述方法得到的是固定表征的,无法解决一多义等问题,如“川普”。为此引入基于语言模型的动态表征方法:elmo、GPT、bert。 elmo vs GPT vs bert7、 elmo、GPT、bert三者之间有什么区别?(elmo vs GPT vs bert)之前介绍均是静态的,无法解决一次多义等问题。 下面介绍三种elmo、GPT、bert,它们都是基于语言模型的动态。 不经过优化的CBOW和Skip-gram中 ,在每个样本中每个的训练过程都要遍历整个汇表,也就是都需要经过softmax归一化,计算误差和梯度以更新两个矩阵(这两个矩阵实际上就是最终的

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    从字到,大典中文BERT模型的探索之旅

    此外,我们尝试了一种针对上下文相关的最近邻检索方法,基于BERT做以任务,相对于上下文无关在效果上有着明显的提升。 1. 这里我们尝试一种基于典的上下文相关检索方法,具体步骤如下:假如我们需要查找在句子“吉利汽车是中国汽车品牌”中语“吉利”的最近邻(如下图),我们首先把这句话输入到BERT编码器中,取最上层的语对应的隐层作为 我们对BERT编码器最上层的字的隐层取平均,从而得到每个语在特定上下文中的。 使用上面介绍的方式进行以,相对于传统的上下文无关,在多义的检索效果上有着明显的提升。 这些语和互联网公司关系较弱。 通过上面的定性分析,我们可以看到使用基于字的BERT模型做的检索有一定的局限性。基于字的模型的会受到字的影响,倾于返回包含相同字的语。 此外,在训练好的基于BERT模型的基础上,我们给出了一种针对上下文相关进行检索的方法, 展示了使用BERT进行以的效果。

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    BERT总结:最先进的NLP预训练技术

    预训练的嵌入表达可以是上下文无关的,也可以是上下文相关的,而且上下文相关的表示还可以是单的或双的。 举例说明:上下文无关的模型(如word2vec或GloVe)为汇表中的每个单生成一个嵌入。 使用BERT,一个问答模型可以通过学习两个额外的来训练,这两个标记了答案的开始和结束。 通过使用BERT,可以通过将每个token的输出放入一个预测NER标签的分类层来训练NER模型。 BERT的双训练方法(MLM)收敛速度慢于从左到右的训练方法(因为每批预测的单只有15%),但是经过少的预处理步骤后,双训练仍然优于从左到右的训练。?

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    按照时间线帮你梳理10种预训练模型

    Embedding from Language ModelsNAACL18 Best Paper 特点:传统的(如word2vec)是静态的上下文无关的,而ELMO解决了一多义;ELMO采用双层双 GPT的不同参数 如上图所示,第一组的规模和GPT一样,第二组和BERT一样,最后一个是GPT-2的参数、层数和隐层大小。?由于单地用上文预测下一个单,GPT比BERT更适合做文本生成的任务。 三个Embedding 求和而得,分别是:a.Token Embeddings:,首单是标志,可用于分类任务b.Segment Embeddings:用标志将句子分为两段,因为预训练不光做LM还要做以两个句子为输入的分类任务 masking,mask掉句子中一部分组(预测这些组的阶段,组信息被编码到中)第三阶段,实体级别的mask,即entity-level masking,如人名、机构名等(模型训练完后,学到实体信息 所以ALBERT的的维度小于encoder输出值维度。而且由于典较大,嵌入维度太大会导致,反传播时更新的内容稀疏。由于上述两个原因,ALBER用了因式分解的方法降低参数

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    【论文】哈工大SCIR Lab | EMNLP 2019 基于BERT的跨语言

    本文提出一种简单快捷的离线跨语言BERT投射方法,该方法能够利用预训练好的BERT模型生成跨语言上下文相关。 如图1所示,西班牙语的BERT通过CLBT模型投射到英语的语义空间后,两种语言中具有相近语义的会更接近。? 图1 CLBT模型示意图3.方法传统上下文无关的跨语言学习方法一般只需要双语典作为训练的监督信号。但在CLBT的训练过程中,需要包含上下文信息的对齐数据,才能获得BERT的表示。 因此我们使用无监督对齐工具获得包含上下文的对作为训练数据。给定n个包含上下文信息对,我们首先用预训练好的单语BERT模型获得它们的表示?。 通过利用公开的预训练好的单语BERT模型,我们的方法能够在利用有限的双语数据快速获取跨语言上下文相关

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    谷歌终于开源BERT代码:3 亿参数,机器之心全面解读

    其中 Query 与 Value 在 NMT 中相当于目标语输入序列与源语输入序列,Query 与 Key 的点乘相当于余弦相似性,经过 SoftMax 函数后可得出一组归一化的概率。 输入序列首先会转换为嵌入,在与位置编码相加后可作为 Multi-Head 自注意力模块的输入,自注意力模块表示 Q、V、K 三个矩阵都是相同的。 3 BERT 论文解读BERT 的全称是基于 Transformer 的双编码器表征,其中「双」表示模型在处理某一个时,它能同时利用前面的和后面的两部分信息。 在下图中,Tok 表示不同的、E 表示输入的嵌入、T_i 表示第 i 个在经过 BERT 处理后输出的上下文。? 通过预训练BERT抽取语义特征 对于原论文11项任务之外的试验,我们也可以通过预训练BERT抽取定长的语义特征

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    BERT4GCN:利用BERT中间层特征增强GCN进行基于方面的情感分类

    模型设计(1)输入层 输入层将每个单token在低维实值空间中进行嵌入表示(原代码中使用了glove300维,BERT4GCN一文中也用BERT作为输入进行了对比)。 作者对输入进行了如下的设计:首先是将给定n句子表示为 其中到的英文长度为米的方面对象,其他则视为上下文;利用句子嵌入,构造双LSTM来产生隐藏状态。 其中,是节点 i 的度, (3)聚焦方面——Aspect-specific Masking 这一层定义为 ,通过这一层屏蔽掉 non-aspect 单的隐藏状态,并使aspect单的状态保持不变 对于输入的句子,首先将每个单映射到一个低维,然后接BiLSTM获取隐藏状态。 首先获取对应层的Attention权重 ,其中每个W的维度是h×n×n,h为head的数,接下来作者对head维度求平均得到该层的注意力表示 ,最后,如果注意权值大于或小于某个阈值(超参数),会在单之间修剪或添加有

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    BERT得到最强句子Embedding的打开方式!

    因而在文章中,作者都以最后几层文本嵌入的平均值来作为BERT句子的表示。 各异性嵌入空间Jun Gao, Lingxiao Wang 等人在近几年的ICLR paper中有提到语言模型中最大似然目标的训练会产生各异性的空间,即各个方分布并不均匀,并且在空间中占据了一个狭窄的圆锥体 而在这篇paper中,作者通过实验得到以下两个发现:频率影响空间的分布:文中通过度BERT表示与原点 l_2 距离的均值得到以下的图表。我们可以看到高频的更接近原点。 低频分布偏稀疏:文中度空间中与K近邻单的 l_2 距离的均值。我们可以看到高频分布更集中,而低频分布则偏稀疏。 然而稀疏性的分布会导致表示空间中存在很多“洞”,这些洞会破坏空间的“凸性”。考虑到BERT句子的产生保留了凸性,因而直接使用其句子embeddings会存在问题。

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    谷歌终于开源BERT代码:3 亿参数,机器之心全面解读

    输入序列首先会转换为嵌入,在与位置编码相加后可作为 Multi-Head 自注意力模块的输入,自注意力模块表示 Q、V、K 三个矩阵都是相同的。 3 BERT 论文解读BERT 的全称是基于 Transformer 的双编码器表征,其中「双」表示模型在处理某一个时,它能同时利用前面的和后面的两部分信息。 dog is cute」和 B 句「he likes playing」这两个自然句,我们首先需要将每个单及特殊符号都转化为嵌入,因为神经网络只能进行数值计算。 在下图中,Tok 表示不同的、E 表示输入的嵌入、T_i 表示第 i 个在经过 BERT 处理后输出的上下文。? 通过预训练BERT抽取语义特征 对于原论文11项任务之外的试验,我们也可以通过预训练BERT抽取定长的语义特征

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    【NLP专栏】图解 BERT 预训练模型!

    我们会在下面看到,BERT 和 Transformer 在模型的输出上有一些不同。五、模型输出每个位置输出一个大小为 hidden_size(在 BERT Base 中是 768)的。 因此,我们可以下载由 Word2Vec 和 GloVe 预训练好的单列表,及其嵌入。下面是单 stick 的 Glove 嵌入的例子(嵌入长度是 200)。? 单 stick 的 Glove 嵌入 - 一个由200个浮点数组成的(四舍五入到小数点后两位)。由于这些都很长,且全部是数字,所以在文章中我使用以下基本形状来表示:? ELMo 通过将隐藏层状态(以及初始化的嵌入)以某种方式(拼接之后加权求和)结合在一起,实现了带有语境化的嵌入。? 论文里也提到,这种方法在命名实体识别任务中的效果,接近于微调 BERT 模型的效果。? 那么哪种最适合作为上下文嵌入?我认为这取决于任务。

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