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【良心推荐】一文看穿“Word EmbeddingBert模型”

引言 本文的主题是自然语言处理中的预训练过程,会大致说下NLP中的预训练技术是一步一步如何发展到Bert模型的,从中可以很自然地看到Bert的思路是如何逐渐形成的,Bert的历史沿革是什么,继承了什么, 本文概要1Word Embedding2Word Embedding 到 ELMO3Word Embedding 到 GPT4 Bert 诞生正文开始1Word Embedding 在说Word Embedding Bert。 其实Bert怎么做的?Bert就是这么做的。从这里可以看到方法间的继承关系。 把单词对应的三个embedding叠加,就形成了Bert的输入。? 对 于Bert在预训练的输出部分如何组织,可以参考上图的注释。? 我们说过Bert效果特别好,那么到底是什么因素起作用呢?

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从Word EmbeddingBert模型——自然语言处理预训练技术发展史

本文的主题是自然语言处理中的预训练过程,会大致说下 NLP 中的预训练技术是一步一步如何发展到 Bert 模型的,从中可以很自然地看到 Bert 的思路是如何逐渐形成的,Bert 的历史沿革是什么,继承了什么 ▌Bert 的诞生?我们经过跋山涉水,终于到了目的地 Bert 模型了。 Bert 采用和 GPT 完全相同的两阶段模型,首先是语言模型预训练;其次是使用 Fine-Tuning 模式解决下游任务。 当然这是我自己的改造,Bert 没这么做。那么 Bert 是怎么做的呢?我们前面不是提过 Word2Vec 吗? 其实 Bert 怎么做的?Bert 就是这么做的。从这里可以看到方法间的继承关系。 把单词对应的三个 embedding 叠加,就形成了 Bert 的输入。?至于 Bert 在预训练的输出部分如何组织,可以参考上图的注释。 ?

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    从Word EmbeddingBert模型——自然语言处理预训练技术发展史

    本文的主题是自然语言处理中的预训练过程,会大致说下 NLP 中的预训练技术是一步一步如何发展到 Bert 模型的,从中可以很自然地看到 Bert 的思路是如何逐渐形成的,Bert 的历史沿革是什么,继承了什么 ▌Bert 的诞生我们经过跋山涉水,终于到了目的地 Bert 模型了。 Bert 采用和 GPT 完全相同的两阶段模型,首先是语言模型预训练;其次是使用 Fine-Tuning 模式解决下游任务。 当然这是我自己的改造,Bert 没这么做。那么 Bert 是怎么做的呢?我们前面不是提过 Word2Vec 吗? 其实 Bert 怎么做的?Bert 就是这么做的。从这里可以看到方法间的继承关系。 把单词对应的三个 embedding 叠加,就形成了 Bert 的输入。至于 Bert 在预训练的输出部分如何组织,可以参考上图的注释。 我们说过 Bert 效果特别好,那么到底是什么因素起作用呢?

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    绝对干货!NLP预训练模型:从transformer到albert

    2. bert2.1 bert的背景在bert之前,将预训练的embedding应用到下游任务的方式大致可以分为2种,一种是feature-based,例如ELMo这种将经过预训练的embedding作为特征引入到下游任务的网络中 2.2.1 bert和transformer在embedding上的差异?? 而bertembedding由3部分构成,第一个同样是token embedding,通过embedding matrix lookup到token_ids上生成表示token的向量;第二个是segment 2.3 bert的技术细节2.3.1 为什么bert需要额外的segment embedding? 因为bert的token embedding是上下文无关的,而经过multi-head attention+ffn后的hidden embedding是上下文相关的,bert预训练的目的是提供更准确的hidden

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    从Transformer到BERT模型

    像word2vec、glove提供的embedding是静态的,一旦训练完成embedding是不变的。 而ELMo其实考虑更多的是Context的信息,对每一个词会给出3个embedding,这3个embedding可以看作是一个词的3个embedding特征,对3个embedding特征会添加三个位置, 对于不同的任务会赋予不同的权重,最后根据权重把这三个embedding结合起来做向量平均,把合并后的embedding作为最后词的embedding。? Token Embedding: 就是对输入的每次单词进行Embedding。Segment Embedding: 标记输入的Token是属于句子A还是句子B。 Position Embedding: 具体标记每一个Token的位置。最后,把这三个Embedding的对应位置加起来,作为BERT最后的输入Embedding。4.

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    理解BERT:一个突破性NLP框架的综合指南

    这样一个综合的Embedding方案包含了很多对模型有用的信息。这些预处理步骤的组合使BERT如此多才多艺。 然后我们可以使用BERT中的Embedding作为文本文档的Embedding。在本节中,我们将学习如何在NLP任务中使用BERTEmbedding。 这个开源项目如此有用的原因是它允许我们只需两行代码使用BERT获取每个句子的Embedding。安装BERT-As-Service服务以一种简单的方式工作。它创建了一个BERT服务器。 返回的embedding形状为(1,768),因为BERT的架构中一个句子由768个隐藏单元表示。问题:在Twitter上对不良言论进行分类让我们拿一个真实世界的数据集来看看BERT有多有效。 我们将使用BERT从数据集中的每个推特中提取Embedding,然后使用这些Embedding来训练文本分类模型。以下是该项目的整体结构:?

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    bert原理及代码解读

    BERT:(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)BERT的新语言表示模型,它代表Transformer的双向编码器表示。 与最近的其他语言表示模型不同,BERT旨在通过联合调节所有层中的上下文来预先训练深度双向表示。 基础比较弱的,直接看bert,可能要结合这个文章一起看:从Word EmbeddingBert模型——自然语言处理预训练技术发展史。 而下游 NLP 任务在使用 Word Embedding 的时候也类似图像有两种做法:(两种做法就是 18 年之前 NLP 领域里面采用预训练的典型做法)(1)一种是 Frozen,就是 Word Embedding 基于上面的骚操作作用不是很大哦,故有了:ELMO、GPT等,到现在的Bert,具体细节还是看从Word EmbeddingBert模型——自然语言处理预训练技术发展史后面的部分吧,写的不错就不赘述了。

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    【Pre-Training】超细节的 BERTTransformer 知识点

    BERT 的三个 Embedding 直接相加会对语义有影响吗?Transformer 的点积模型做缩放的原因是什么?在 BERT 应用中,如何解决长文本问题? self-attention 是用文本中的其它词来增强目标词的语义表示,但是目标词本身的语义还是会占主导的,因此,经过BERT的12层,每次词的embedding融合了所有词的信息去更好的表示自己。 8.BERT 的三个 Embedding 为什么可以直接相加会对语义有影响吗?引用苏剑林老师的回答:那只能说明你还不了解 Embedding 的意义。 当然,在相同初始化方法前提下,两种方式得到的 word Embedding 可能方差会有差别,但是,BERT还有Layer Norm,会把 Embedding 结果统一到相同的分布。 BERT的三个Embedding相加,本质可以看作一个「特征的融合」,强大如 BERT 应该可以学到融合后特征的语义信息的。引用邱锡鹏老师的回答:这是个好问题。

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    【NLP】当BERT遇上知识图谱

    √ KG-BERT from NWU√ K-BERT from PKU√ KnowBERT from AI21、KG-BERT: BERT for Knowledge Graph Completion( 如何将外部知识整合到模型中成了一个关键点,这一步通常存在两个难点:Heterogeneous Embedding Space: 即文本的单词embedding和知识库的实体实体embedding通常是通过不同方式获取的 Embedding LayerK-BERT的输入和原始BERT的输入形式是一样的,都需要token embedding, position embedding和segment embedding,不同的是 Soft-position embedding通过重排后的句子显然是毫无意义的,这里利用了position embedding来还原回结构信息。 Segment embedding 部分同BERT一样。

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    【干货】当BERT遇上知识图谱

    √ KG-BERT from NWU√ K-BERT from PKU√ KnowBERT from AI21、KG-BERT: BERT for Knowledge Graph Completion( 如何将外部知识整合到模型中成了一个关键点,这一步通常存在两个难点:Heterogeneous Embedding Space: 即文本的单词embedding和知识库的实体实体embedding通常是通过不同方式获取的 Embedding LayerK-BERT的输入和原始BERT的输入形式是一样的,都需要token embedding, position embedding和segment embedding,不同的是 Soft-position embedding通过重排后的句子显然是毫无意义的,这里利用了position embedding来还原回结构信息。 Segment embedding 部分同BERT一样。

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    BERT又又又又又又魔改了!DeBERTa登顶GLUE~

    DeBERTa刷新了GLUE的榜首,本文解读一下DeBERTa在BERT上有哪些改造DeBERTa对BERT的改造主要在三点分散注意力机制为了更充分利用相对位置信息,输入的input embedding ,避免只有相对位置而丢失了绝对位置embedding其实本质就是在原始BERT的倒数第二层transformer中间层插入了一个分散注意力计算训练trick训练时加入了一些数据扰动mask策略中不替换词 BERT embedding本文的motivation就是将pos信息拆分出来,单独编码后去content 和自己求attention,增加计算 “位置-内容” 和 “内容-位置” 注意力的分散Disentangled 增强型解码器强行叫做解码器用 EMD( enhanced mask decoder) 来代替原 BERT 的 SoftMax 层预测遮盖的 Token。 将BERT的训练策略中,mask有10%的情况是不做任何替换,这种情况attention偏向自己会非常明显,DeBeta将不做替换改成了换位该位置词绝对位置的pos embedding, 实验中明显能看到这种情况下的

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    【NLP】李宏毅-ELMO、BERT、GPT视频笔记

    Transformer中的Encoder就是Bert预训练的架构。李宏毅老师特别提示:如果是中文的话,可以把字作为单位,而不是词。?只是Transformer中的Encoder,那Bert怎么训练呢? 在ELMO中,训练好的embedding是不会参与下游训练的,下游任务会训练不同embedding对应的权重,但在Bert中,Bert是和下游任务一起训练的:如果是分类任务,在句子前面加一个标志,将其经过 Bert得到的embedding输出到二分类模型中,得到分类结果。 把问题 - 分隔符 - 原文输入到BERT中,每一个单词输出一个黄颜色的embedding,这里还需要学习两个(一个橙色一个蓝色)的向量,这两个向量分别与原文中每个单词对应的embedding进行点乘, Bert一出来就开始在各项比赛中崭露头角:?这里李宏毅老师还举例了百度提出的ERNIE,ERNIE也是芝麻街的人物,而且还是Bert的好朋友,这里没有细讲,感兴趣的话大家可以看下原文。?

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    【Pre-Training】ALBERT:轻量级 BERT,又轻又好

    在本文,作者设计一种轻量级的 Bert,并取名为 ALBERT(A Lite BERT),ALBERT 的参数比传统的 BERT 要少得多,有效的解决了模型通信开销的问题。 ALBERT 提出了两种降低参数的技术,包括 factorized embedding parameterization 和 cross-layer parameter sharing。 前者是将 Embedding 参数矩阵分解为两个小矩阵,后者是跨层的参数共享。 2.1 Factorized embedding parameterization我们先来看 Token embedding projection 模块。 在 BERT 中,Token Embedding 的参数矩阵大小为 ,其中 V 表示词汇表长度,H 为隐藏层大小。即:?

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    Bert 体积更小速度更快的 TinyBERT

    Embedding-layer Distillation ? 其中: ? 分别代表 student 网络的 embedding 和 teacher 网络的 embedding. 其中 l 代表 sequence length, d0 代表 student embedding 维度, d 代表 teacher embedding 维度。 由于 student 网络的 embedding 层通常较 teacher 会变小以获得更小的模型和加速,所以 We 是一个 d 0×d 维的可训练的线性变换矩阵,把 student 的 embedding 投影到 teacher embedding 所在的空间。 和 embedding loss 同理, ? 投影到 Ht 所在的空间。 3. Prediction-Layer Distillation ?

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    BERT得到最强句子Embedding的打开方式!

    文:涅生编:兔子酱 你有尝试从 BERT 提取编码后的 sentence embedding 吗? 为什么BERT的句子Embeddings表现弱?由于Reimers等人之前已实验证明 context embeddings 取平均要优于 token的embedding。 的embedding, 表示 的word embedding。 进一步,由于将 embedding 正则化到单位超球面时,两个向量的点积等价于它们的cosine 相似度,我们便可以将BERT句子表示的相似度简化为文本表示的相似度,即 。 为了解决上述存在的问题,作者提出了一种将BERT embedding空间映射到一个标准高斯隐空间的方法(如下图所示),并称之为“BERT-flow”。

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    BERT预训练模型的演进过程!(附代码)

    从Word EmbeddingBert模型的发展2.1 图像的预训练2.2 Word Embedding2.3 ELMO2.4 GPT2.5 BERT2.5.1 Embedding2.5.2 Masked 从Word EmbeddingBert模型的发展2.1 图像的预训练自从深度学习火起来后,预训练过程就是做图像或者视频领域的一种比较常规的做法,有比较长的历史了,而且这种做法很有效,能明显促进应用的效果 2.2 Word Embedding?神经网络语言模型(NNLM)的思路。先说训练过程。学习任务是输入某个句中单词 ? 前面句子的t-1个单词,要求网络正确预测单词Bert,即最大化:? BERT预训练模型分为以下三个步骤:Embedding、Masked LM、Next Sentence Prediction2.5.1 Embedding这里的Embedding由三种Embedding BERT优点Transformer Encoder因为有Self-attention机制,因此BERT自带双向功能。

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    BERT系列RoBERTa ALBERT ERINE详解与使用学习笔记

    相加(position embedding + segment embedding + token embedding)这是为什么? 具体的做法是把BERT的某些层的向量拿出来,作为token的embedding(这些embedding在后面的fine-tuning任务中不更新),可类比下,用word2vec作为token的特征,然后后面接具体的任务层 下面看看ALBERT与BERT 优化点;3.1 减少参数3.1.1 矩阵分解这是从输入的embedding维度去减少参数,BERT采用的是WordPiece,大概有3K个token,然后原生BERT采用的 作者给出的角度是,WordPiece embedding是跟上下文独立的,hidden-layer embedding(即Transformer结构每一个encoder的输出)是跟上下文有关的,而BERT 的强大主要是attention机制,即根据上下文给出token的表示,所以WordPiece embedding size不需要太大,因为WordPiece embedding不是BERT这么强的主要原因

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    BERT相关论文、文章和代码资源汇总

    BERT最近太火,蹭个热点,整理一下相关的资源,包括Paper, 代码和文章解读。 :ai.googleblog.com201811open-sourcing-bert-state-of-art-pre.html2、第三方解读:1) 张俊林博士的解读, 知乎专栏:从Word Embedding EmbeddingBert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史预训练在自然语言处理的发展: 从Word EmbeddingBERT模型2) 知乎: 如何评价 BERT 模型? https:www.zhihu.comquestion2982035153) 【NLP】Google BERT详解https:zhuanlan.zhihu.comp466525124) 谷歌BERT模型深度解析 版本:BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding4) bert-chainer: https

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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。 这实际上就是 embedding_size,BERT 干的事情就是不停地优化 embedding。。。num_hidden_layers=12:encoder 中隐层个数。 在初始词向量的基础上,BERT 又加入 Token type embedding(即论文中的 segment embedding)和 Position embedding 来增强表示。 在 Token type embedding 代码实现部分,根据 token_type_table 获取 token_type_ids 的对应 embedding 的时候,BERT 使用的是 one-hot 总结简而言之,BERT 的大致流程就是:引入配置 BertConfig -> 定义初始化输入大小等常量 -> 对输入进行初步 embedding -> 加入 token type embedding

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    内存用量120,速度加快80倍,腾讯QQ提出全新BERT蒸馏框架,未来将开源

    QQ 研究团队主要针对的是基于从 BERT 得到的 sentence embedding 去完成更上层任务的需求,这也能满足当前对于 BERT 的大部分的需求,囊括了文本分类、文本聚类、相似度计算等等。 BERT 的输入和嵌入(取自 )Bert 中带权重的句嵌入既然要基于 BERT 的 sentence embedding 去做拟合,那第一步要确定如何获得 BERT 的 sentence embedding 另一种常用的方法是 averaging 每个字(中文)在 context 下的 embedding 来代表句子,这是在 word embedding 层面经常使用的方法。 但是没有这样做一方面是直接拟合已经可以获得效果不错的 sentence embedding;另一方面是拟合的过程是使用的预生成的 BERT based sentence embedding,如果存下每个词的向量存储开销是巨大的 LTD-BERT 的 Student 模型这里详细介绍一下当前使用的 Student 模型(即 LTD-BERT)的模型结构,这里基本是一个 standard 的双向 LSTM,在字 embedding

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