在本文中，我将以run_squad.py以及SQuAD数据集为例介绍阅读理解的源码，官方代码基于tensorflow-gpu 1.x，若为tensorflow 2.x版本，会有各种错误，建议切换版本至...H-768_A-12/bert_config.json \ --init_checkpoint=uncased_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt \ --do_train...这里讲一下比较特殊的最后一个参数，我们做的任务是阅读理解，如果有答案缺失，在SQuAD1.0是不可以的，但是在SQuAD允许，这也就是True的意思。...数据篇 其实阅读理解任务模型是跟文本分类几乎是一样的，大的差异在于两者对于数据的处理，所以本篇文章重点在于如何将原生的数据转换为阅读理解任务所能接受的数据，至于模型构造篇，请看文本分类： https:/...看英文注释会发现这个类其实跟阅读理解没关系，它只是处理之后对于句子分类任务的，自然在run_squad.py里面没被调用。
---- 机器阅读理解和问答是自然语言处理领域的一个火热主题。该任务旨在让机器像人类一样阅读理解。...前面两篇文章对BERT的官方源码以及在序列标注上的应用进行了介绍，本篇文章将介绍如何利用BERT来解决阅读理解与问答问题。 1....阅读理解与问答简介 机器阅读理解与问答主要涉及到深度学习、自然语言处理和信息检索。机器阅读理解具有很高的研究价值和多样的落地场景。...传统的解决阅读理解与问答任务的方法有基于特征的逻辑回归（一般作为Baseline）。...同样的，当我们对模型进行修改以适用于中文文本后，我们发现BERT在中文的阅读理解与问答任务上表现十分出色，远高于其他模型。下面我们将分析BERT在阅读理解和问答上的应用。 2.
今天我们介绍基于阅读理解的信息抽取，能够较好的处理一些复杂的问题，特别是在抽取一些比较长的信息时，效果比较明显。 2 基于阅读理解的信息抽取 先来回顾一下NLP中“机器阅读理解”这个任务。...机器阅读理解是给定一段文本Paragraph和问题Question，得到答案Answer。...通常假定Answer就包含在原文中，因此机器阅读理解任务的目标就是得到一个span(start, end)，start表示Answer的开始字符在Paragraph中的位置，end表示Answer的结束字符在...在BERT出来之前，机器阅读理解主要用LSTM等特征抽取分别对Paragraph和Question进行表征，抽取特征。再将二者的特征进行一些运算，得到相应的输出表征。...这里不做详细的介绍，我们介绍今天的重点，利用BERT来做基于阅读理解的信息抽取。 3 基于BERT的方案 ? 如上图所示，展示了如何用BERT来做信息抽取任务的结构图。
只有 BERT 真正同时使用了左右两侧上下文的信息。 ? 模型 本节将介绍 BERT 模型的实现细节。在 BERT 中，总共包括两个步骤：预训练和微调。...预训练 BERT 我们使用两个无监督任务来预训练 BERT，如图 1 左侧所示。...任务二：Next Sentence Prediction (NSP) 很多重要的下游任务，如智能问答（QA）和自然语言推理（NLI），都是基于理解两个句子之间的联系，而标准的语言模型并不能直接捕捉这一联系...微调 BERT 得益于 Transformer 的自我注意力机制，BERT 的微调过程比较直接。对于每个任务，只需要将任务对应的输入及输出拖入 BERT结构，然后端对端微调所有参数即可。...第三个实验探索 BERT 在基于特征的方法中的应用，结果如下表所示。可以看到 BERT 对于微调方法和基于特征的方法均可以取得较好效果。 ? PS：以上就是对 BERT 原论文的主要内容的解读。
文献阅读：Sentence-BERT：Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks 1. 文章简介 2. 主要方法介绍 3. 主要实验内容 1....文章简介 这篇文章目前来说也算是一篇比较老的文章了，算是紧跟着bert之后的一篇基于bert的后续考察。...众所周知，bert之后的一种标准范式就是用[CLS]的embedding来进行后续sentence level任务（例如分类问题）的输入进行finetune。...结论 & 思考 整体而言，这篇文章在我看来最大的意义在于说是对Bert的模型的复用，大模型预训练的结果是真的香，不过时至今日基本这也是共识了。...，不过于我而言倒算是一个比较有用的结论，也算是侧面印证了Roberta关于Bert对于NSP任务较弱的观点，毕竟在Bert当中，[CLS]token的embedding信息完全是通过NSP任务来进行有效学习的
Multi-scale context aggregation by dilated convolutions [3] - dilation8_pascal_voc_deploy.prototxt [4] - 如何理解空洞卷积
论文阅读理解 - Convolutional Pose Machines [Paper - CVPR2016] [Code - Caffe] [Code - TensorFlow 1.0+] 基于序列化的全卷积网络结构
Bert的双向体现在什么地方？ mask+attention，mask的word结合全部其他encoder word的信息 Bert的是怎样实现mask构造的？...bert流程是怎么样的？...越大整体的计算性能性价比越高 你觉得BERT比普通LM的新颖点？...单/双向语言模型：GPT采用单向语言模型，elmo和bert采用双向语言模型。但是elmo实际上是两个单向语言模型（方向相反）的拼接，这种融合特征的能力比bert一体化融合特征方式弱。...GPT和bert都采用Transformer，Transformer是encoder-decoder结构，GPT的单向语言模型采用decoder部分，decoder的部分见到的都是不完整的句子；bert
鱼羊 栗子 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 有一篇中选了ACL的论文，打击了以BERT为首的众多阅读理解模型。...研究人员认为，包括BERT在内，许多模型的成功都是建立在虚假的线索上。 团队用了去年诞生的观点推理理解任务 (ARCT) 考验了BERT。...碎成渣渣 那么，BERT到底是败在了一项怎样的任务上？ 观点推理理解任务 (ARCT) ，是Habernal和小伙伴们提出的阅读理解任务，考察的是语言模型的推理能力，中选了NAACL 2018。...拿修改过的数据集，再去考BERT。它的成绩就降到了盲猜水平： ? 研究人员觉得，将来再评估AI的阅读理解能力，也应该采纳这样的方法，如此才能测出语言模型的推理到底有多鲁棒。...前情：BERT有多神 在NLP领域，没有人不知道BERT的大名。 BERT由谷歌推出，堪称2018年最火的NLP模型，甚至被称为NLP新时代的开端。
【论文阅读】BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding Metadata authors...，直译可以理解为双向 Transformer 的 Enocder。...你可能听说过 BERT ，也知道它有多么神奇，本文主要通过对论文原文以及其他的一些资料，来帮助大家更全面的认识 BERT。...Next Sentence Prediction (NSP) 许多基于对话问答（QA）或者自然语言推理（NLI）的任务都是基于两句话关系的理解基础上的，而上面的语言模型显然并不能很好的捕捉这种特性。...为了训练一个能够理解句子关系的模型，作者引入了一个二分类问题，预测下一个句子。
num_classes) mycm = mpl.cm.get_cmap('coolwarm') return mycm(norm(image)) 因为想进一步了解该模块的使用，我开始阅读...['gist_yarg'] = _gist_yarg_data datad['coolwarm'] = _coolwarm_data datad['Wistia'] = _wistia_data 阅读以上源码可知
【论文阅读】ALBERT: A lite BERT for self-supervised learning of language representations Metadata authors:...ALBERT是谷歌在 BERT 基础上设计的一个精简模型，主要为了解决 BERT 参数过大、训练过慢的问题。...Overview 整体模型的架构还是与 BERT 相同，使用 Transformer encoder 和 GELU 激活函数，与 BERT 相比 ALBERT 主要做了如下三点改变： A Lite BERT...图片 从实验数据来看，与同等级的 BERT 模型相比，ALBERT 确实更为轻量，在保证一定准确度的同时，训练速度大大提高。...: ALBERT (A Lite BERT) ALBERT 详解
理解复杂的语言也是人工智能的重要组成部分。...NLP一枝独秀，本文将为大家层层剖析bert。...我们会从one-hot、word embedding、rnn、seq2seq、transformer一步步逼近bert，这些是我们理解bert的基础。...可以理解为context只记住了一个大概的提取信息，一种方法是做内积，内积大就关注大，这里可以理解为一种提取的方式，当提取到相关内容，再与具体的ecoder位置计算，得到更精细的内容。...bert bert从这几方面做了改进： Masked LM NSP Multi-task Learning Encoder again bert为什么更好呢？
赖可 发自 亚龙湾移动凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 横扫一众基准测试的BERT等NLP模型，好像没那么强了。 因为它们遇到了一个中文数据集。...康奈尔大学留学生发布了第一个自由形式的中文阅读理解多选题数据集，其中86.6%的问题都需要文档外的知识。 在这个数据集上，各个模型的正确率最高也只有68%，比起人类的96%的表现，还是差距明显。...数据集C3 机器阅读理解最大的挑战就是回答需要先验知识的问题。而且中文在这方面的表现比英文差很多，一个原因是缺乏专门的数据集。...这份数据集命名为C3（free-form multiple-Choice Chinese machine reading Comprehension dataset） 收集的主要是形式自由的多项选择题，阅读材料来自汉语水平考试和民族汉语考试...书面文本比口语化文本更长，但是两者都不能拿来作机器阅读长文章的训练数据集。 数据集统计情况如下表： ? 需要先验知识的问题共分为十类 研究者分析了回答什么样的问题需要先验知识。
本文主要会阅读bert源码 （https://github.com/google-research/bert ）中run_classifier.py文件，已完成modeling.py、optimization.py...、run_pretraining.py、tokenization.py、create_pretraining_data.py、extract_feature.py文件的源码阅读，后续会陆续阅读bert的理解任务训练等源码...代码中还涉及很多其他内容，如运行参数，特征转为tfrecord文件等等，由于在之前的阅读中，出现过非常相似的内容，所以这里不再重复。...其主要逻辑如下： 检查并测试bert相关参数 根据任务名称获取数据处理类 设置训练参数，构建bert模型与estimator 如果执行训练阶段： 将训练样本保存为tfrecord格式 将训练样本转换为训练输入函数...bert_config = modeling.BertConfig.from_json_file(FLAGS.bert_config_file) # 获取bert配置 if FLAGS.max_seq_length
论文阅读理解 - Panoptic Segmentation 全景分割 [Paper] 摘要 新的任务场景 —— 全景分割 Panoptic Segmentation: 统一了实例分割(Instance...可解释且易于理解 2.2 PQ 计算 先分别对每一类计算 PQ，再计算所有类的平均值. 对于类别不平衡问题，PQ 不敏感.
module * 像素级预测 pixellevel prediction tasks Introduction 场景识别，基于语义分割，其目标是对图像中的各像素分别分配一个类别标签，以对场景进行理解...global scene category clues —— Spatial pyramid pooling 和 Spatial pyramid pooling network 采用不同的空间信息来对场景整体理解...Pyramid Scene Parsing Network 复杂场景标注存在的问题 Mismatched Relationship 关系不匹配 复杂场景理解中，上下文关系是很普遍且重要的，物体间存在的共生
第一部分，我们的目标是涵盖神经阅读理解的本质，并介绍我们在构建有效的神经阅读压缩模型方面所做的努力，更重要的是了解神经阅读理解模型实际学习了什么，以及解决当前任务需要多大的语言理解深度。...译者注，这个和我们利用阅读理解来判定一个人的语言水平是类似的思想，所以高考的阅读理解是很有意义的。...在本文中，我们研究了阅读理解的问题：我们如何构建计算机系统来阅读一篇文章并回答这些理解性问题？...第一部分 ( PART 1 ) 侧重于阅读理解的任务，强调仔细阅读一小段，使计算机系统能够回答理解性问题。 第二章首先概述了阅读理解的发展历史和现状。...图2.2：最近神经阅读理解领域的数据集（黑色）和模型（蓝色）的发展。对于时间轴，除了BERT （Devlin et al.， 2018），我们使用了相应论文发表的日期。
斯坦福大学自然语言计算组发起的SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）文本理解挑战赛并不陌生，它也被誉为“机器阅读理解界的ImageNet”。...诸多来自全球学术界和产业界的研究团队都积极地参与其中，近期在机器阅读理解上已经取得了不小的突破，因此这两天刚好有时间，对里面涉及的一些开源框架进行学习一下。...在微软官方文章（从短句到长文，计算机如何学习阅读理解）中讲明了机器阅读理解是自然语言处理任务中难度系数较高的一个，如SQuAD问题和答案具有非常丰富的多样性。
机器阅读理解让机器阅读文本，然后回答和阅读内容相关的问题，其中涉及到的理解、推理、摘要等复杂技术，对机器而言颇具挑战。...这也是百度联合举办2018机器阅读理解技术竞赛的重要原因。...可预见的未来： 崛起的中文领域机器阅读理解 目前，世界机器阅读理解领域经典赛事多集中在英文领域，比如由斯坦福大学发起的 SQuAD 挑战赛以及微软的 MSMARCO 机器阅读理解测试，而基于百度 DuReader...的2018机器阅读理解技术竞赛无疑将成为中文机器阅读理解领域的一大盛事。...此次百度与 CIPS、CCF 联合举办2018机器阅读理解技术竞赛并开放数据集，旨在进一步提升机器阅读理解技术的研究水平，并希望研究者能够利用数据集产出更好更优质的机器阅读理解模型，推动语言理解和人工智能领域技术研究和应用的发展
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