有些时候我们工程中引用了十分古老的库为MRC模式，这时就需要采用混合模式进行处理 如果你的项目使用的 MRC 模式，要为 ARC 模式的代码文件加入 -fobjc-arc 标签。...如果你的项目使用的是 ARC 模式，要为 MRC 代码文件加入 -fno-objc-arc 标签 添加标签的方法： 打开：你的target -> Build Phases -> Compile Sources
将BERT作为我们MRC模型的主干，而将 和 结合起来作为输入序列 ? 此时BERT接收到我们的序列，输出一个上下文向量矩阵 ?...消融实验 5.1 在MRC或BERT上的提升 一方面MRC编码了先验知识，另一方面性能的提升确实有可能来自大规模模型BERT 为了验证BERT的效果，我们对比LSTM-CRF和其他MRC模型（QAnet...可以看出，即便不用BERT，QAnet和BiDAF依然表现比LSTM-CRF好。 而MRC的效果提升在于，对于只用BERT的模型，BERT-MRC的性能提升了1.95%。...在零次学习的情况下，BERT-tagger只达到F1值31.87；而BERT-MRC在新的数据集上却能达到F1值72.34 5.4 训练集大小 由于问句编码了大量的先验知识，我们期望所提出的框架在较少训练的情况下工作得更好...在ChineseOntoNotes4.0训练集上，基于BERT-MRC方法只用一半的训练数据，技能达到性能与BERT-tagger相当。如下图所示： ? 6.
内存管理模型 提供给Objective-C程序员的基本内存管理模型有以下3种： 自动垃圾收集（iOS运行环境不支持） 手工引用计数和自动释放池(MRC) 自动引用计数(ARC) ---- 3.MRC 手动管理内存...MRC中避免循环retain 定义两个类Person类和Dog类 Person类： #import @class Dog; @interface Person...ARC下多对象内存管理 ARC和MRC一样, 想拥有某个对象必须用强指针保存对象, 但是不需要在dealloc方法中release @interface Person : NSObject // MRC...ARC下@property参数 strong : 用于OC对象，相当于MRC中的retain weak : 用于OC对象，相当于MRC中的assign assign : 用于基本数据类型，跟MRC中的assign...ARC下循环引用问题 ARC和MRC一样，如果A拥有B，B也拥有A，那么必须一方使用弱指针 @interface Person : NSObject @property (nonatomic, strong
Paste_Image.png MRC 这个里面就必须注意retainCount release等操作 因为单例是全局只有一份，一旦release，计数器变为0，那么再去创建单例对象就会造成坏内存访问...（注：返回的数值可以自己填写，也可以MaxFloat） 虽然上面的单例代码已经解决了单例问题，但是复用性特别不好，我们需要可以很方便的在ARC或者MRC下进行开发的单例模式 ?...Paste_Image.png 我们可以在else的里面把MRC的代码写进去。
Xcode 工程中我们可以使用 ARC 和MRC 的混合模式。 工程使用的MRC 模式，则为 ARC 模式的代码文件加入 -fobjc-arc 标签。...工程使用的是 ARC 模式，则为MRC 模式的代码文件加入 -fno-objc-arc 标签。...Build Phases -> Compile Sources.双击需要改模式的 代码对应的 .m 文件在弹出窗口中输入上面提到的标签 -fobjc-arc （ARC模式） -fno-objc-arc（MRC...设置MRC文件
/mrc Paper: A Unified MRC Framework for Named Entity Recognition 下面我们把MRC的模型框架分开成两部分来看。...} \cdot Bert_{output})\\ p_{end} = softmax(W_{end} \cdot Bert_{output})\\ \hat{I}_{start} = \{i|argmax...（这里用的是google Bert Base，测试过和WWM Bert Base没啥差别，作者paper中用的是WWM Bert Large，然我并跑不动。。。...所以结果没法比）上面是MRC的结果下面是Bert-CE的结果。...会发现PER的预测结果两个模型差不多，但是ORG/LOC的结果中，MRC反而要略差一些，指标主要差在召回率都是显著低于Bert-CE的 搂了一眼MRC的召回结果，发现个比较有意思的点就是不太符合Query
这篇文章介绍机器阅读理解（Machine Reading Comprehension），包括MRC的概况、做法以及主要模型。...MRC发展概况 在MRC的早期主要是一些基于规则和机器学习方法的MRC系统： 1997，QUALM system 1999....QANet, NarrativeQA ,BiDAF+self-attention+ELMO,SQuAD 2.0, The Standford Attentive Reader,BERT, HotPotQA...这里的SAR主要用来解决的是span prediction的MRC问题。...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。
[MRC 的初衷和实现方式] 那么，苹果为什么要做这个？...与 C／C++ 传统的内存管理方式相比，MRC 是不是显得非常智能？是不是更加方便？...[MRC 的优点和无奈] 总结一下： MRC 的计数器机制改善了内存管理的方式，减少了各个模块的逻辑耦合，释放了程序员对“何时该释放”的心理压力，解决了大部分的问题 为了应对各种复杂的场景，很无奈的留了一个口子...ARC 的目的就是将程序员从 MRC 的各种”不同点“上解脱出来，对于尚未接触过 MRC 的 C 程序员，是非常容易理解的，而对于已经习惯了 MRC 的程序员，反倒有点”不敢相信“！...coding 依然停留在 MRC，那后续的开发任务将会极其危险。
因此，讨论如何在不过多的损失BERT性能的条件下，对BERT进行模型压缩，是一个非常有现实意义的问题。 本文先介绍模型压缩的概念及常见方法；随后，对目前出现的BERT剪枝的技术做一个整体的介绍。...，这导致几乎没有BERT或者 BERT-Large 模型可直接在GPU及智能手机上应用，因此模型压缩方法对于BERT的未来的应用前景非常有价值。...下面介绍一些BERT模型压缩的工作，可作参考。 (1) BERT剪枝 去掉BERT中不必要的部分，剪枝的内容包括权重大小剪枝、注意力剪枝、网络层以及其他部分的剪枝等。...BERT模型包括输入层（嵌入层），self-attention层，feed-forward等，针对BERT系列模型的结构，可采取的剪枝策略如下： 1）减少层数 在BERT模型的应用中，我们一般取第12层的...[1] Q8BERT: Quantized 8Bit BERT [2] Q-BERT: Hessian Based Ultra Low Precision Quantization of BERT 总结
ICLR2020 斯坦福和Google为我们提供了一种新思路，用Bert来"欺骗"Bert。今天我们来为大家介绍ELECTRA的思路。..._bert_config = training_utils.get_bert_config(config) if config.debug: self....相比于Bert Base, Small Electra的参数都进行了缩小，Big Electra和Bert large的超参数保持一致，同时训练的时间要更长一点。...:结合了Bert和Electra,Bert的预测变成了预测所有Token 实验结果如下： 可以看到Electra 15%的效果和Bert相似，因此Bert之前只学习15%的Token的做法对于输入是有很大的信息损失的...而这篇论文回归数据本身，关注我们的输入，用Bert"欺骗'Bert，想想都让人兴奋呢。那么下一次让人惊喜的创意又会是什么呢？希望大家和我一起期待。
本文是 「iOS 开发：彻底理解 iOS 内存管理」系列的「MRC 篇」。 用来对 Objective-C 语法中，手动管理内存 MRC 相关知识进行讲解。 1....内存管理机制 移动端的内存管理机制，主要有三种： 自动垃圾收集（GC） 手工引用计数和自动释放池（MRC） 自动引用计数（ARC） 其中 iOS 运行环境不支持自动垃圾收集机制（GC）。...苹果公司使用的是手工引用计数（MRC）和自动引用计数（ARC）机制。 在自动引用计数（ARC）出现机制之前，一直是通过手工引用计数（MRC）机制这种手写大量管理代码的方式来管理内存。...下面来详细讲解一下「手工引用计数（MRC）」和「自动引用计数（ARC）」。 3....MRC 手动管理内存（Manual Reference Counting） 3.1 引用计数器 引用计数器： 一个整数，表示为「对象被引用的次数」。
图6 BERT+MRC（通过开始标签和结束标签，抽取出观点词：特别好、有点贵） 3.1.3 观点类别和情感分类 观点类别和情感分类可以看作两个分类任务，其中菜品评价四元组任务的观点类别包含口感、口味、分量...结合菜品分析场景和pipeline方法中观点抽取模块的经验，我们采取了QA式的联合抽取方法，主要参考模型Dual-MRC[5]。 Dual-MRC模型的改进，三元组联合抽取建模。...如图8所示，到餐Dual-MRC整体结构基于双塔BERT模型，通过引入两个Query，左边负责抽取菜品实体，右边负责抽取观点和观点情感，从而实现三元组联合抽取。...图8 结合到餐业务特点改进的Dual-MRC模型 模型结构说明： 整体是由两个部分组成，左边BERT抽取菜品实体，右边BERT抽取观点和观点情感，将观点和情感构成统一标签B-{POS，NEU，NEG}，...如上文所述，在观点抽取模块中，将序列标注问题转化成问答（QA）问题后，采用BERT+MRC模型，F1显著提升至0.64，提升了5.9%，表明问题转化获得较大收益。
单例设计模式(Singleton) �定义 就是保证某个类创建出来的对象从始到终只有一个的一种方案 作用 节省内存开销 保证整个程序中使用同一份资源 实现 首先将我们的环境设置为非ARC环境，即MRC，...MRC环境 在MRC模式下，我们得自己手动释放资源，所以得重写一些与资源创建与释放相关的方法，以保证单例对象的唯一。...return [[self alloc] init]; } @end MRC下就是这样，我们的目的就是只能创建和初始化一次对象，不给机会释放，也不给机会重新初始化，从而保证了该对象的唯一。...其实ARC下与MRC的区别就是ARC下我们不用自己再手动去释放资源了，从而使代码上大同小异，如下所示。...我们只要创建一个类，然后在.h文件中写SingletonH(XXX)，再在.m文件中写SingletonM(XXX)就可以实现单例了~ 指定环境 顺便提下如何在MRC下指定某个类文件使用的环境为ARC
以下是奇点机智技术团队对 BERT 在中文数据集上的 fine tune 终极实践教程。 在自己的数据集上运行 BERT BERT 的代码同论文里描述的一致，主要分为两个部分。...而 run_squad.py 适用的是阅读理解( MRC )任务，如 squad2.0 和 squad1.1。 预训练是 BERT 很重要的一个部分，与此同时，预训练需要巨大的运算资源。.../vocab.txt \ --bert_config_file=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR/...我们也同样尝试了 BERT 在 AI-Challenger 的机器阅读理解（mrc）赛道的表现。...如果简单得地将 mrc 的文本连接成一个长字符串的形式，可以在 dev 集上得到 79.1% 的准确率。
BERT简介 毫不夸张的讲，谷歌AI实验室的BERT深刻影响了NLP的格局。 ?...什么是BERT？ 你一定听说过BERT，也知道了它是多么不可思议以致改变了NLP的领域格局，但BERT究竟是什么？...从BERT的名字中，我们能得到最重要信息就是：BERT是基于Transformer架构的。...干货讲解 深入BERT，理解为什么BERT建立的语言模型如此有效。 1. BERT的结构 BERT架构建立在Transformer之上。...BERT-As-Service 由于BERT需要大量代码以及许多安装包的支持，对普通用户而言直接运行BERT是不现实的，为此开源项目BERT-As-Service来帮助我们便捷的使用BERT。
BERT模型与现有方法的文本分类效果。...模型的预训练任务 BERT实际上是一个语言模型。...模型结构 了解了BERT模型的输入/输出和预训练过程之后，我们来看一下BERT模型的内部结构。...BERT模型的文本分类效果 在本文中，我们聚焦文本分类任务，对比分析BERT模型在中/英文、不同规模数据集上的文本分类效果。...需要注意的是，我们目前仅使用12层Transformer Encoder结构的BERT模型进行实验，后续会进一步检验24层TransformerEncoder结构的BERT模型的分类效果，可以期待，BERT
Github上刚刚开源了一个Google BERT的PyTorch实现版本，同时包含可加载Google BERT预训练模型的脚本，感兴趣的同学可以关注： https://github.com/huggingface.../pytorch-pretrained-BERT PyTorch version of Google AI's BERT model with script to load Google's pre-trained...$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt \ --bert_config_file $BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --pytorch_dump_path.../vocab.txt \ --bert_config_file $BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --init_checkpoint $BERT_PYTORCH_DIR.../vocab.txt \ --bert_config_file $BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --init_checkpoint $BERT_PYTORCH_DIR
而run_squad.py适用的是阅读理解(MRC)任务，如squad2.0和squad1.1。 预训练是BERT很重要的一个部分，与此同时，预训练需要巨大的运算资源。.../vocab.txt \ --bert_config_file=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR...的BERT后，我们可以再来看看BERT代码里除了processor之外的一些部分。...我们也同样尝试了BERT在AI-Challenger的机器阅读理解（mrc）赛道的表现。如果简单得地将mrc的文本连接成一个长字符串的形式，可以在dev集上得到79.1%的准确率。...相关数据集上已经出现了对BERT进行修改后的复合模型，如squad2.0上哈工大(HIT)的AoA + DA + BERT以及西湖大学（DAMO）的SLQA + BERT。
本文转自『AI开发者』（okweiwu） BERT简介 毫不夸张的讲，谷歌AI实验室的BERT深刻影响了NLP的格局。 ?...什么是BERT？ 你一定听说过BERT，也知道了它是多么不可思议以致改变了NLP的领域格局，但BERT究竟是什么？...干货讲解 深入BERT，理解为什么BERT建立的语言模型如此有效。 1. BERT的结构 BERT架构建立在Transformer之上。...BERT-As-Service 由于BERT需要大量代码以及许多安装包的支持，对普通用户而言直接运行BERT是不现实的，为此开源项目BERT-As-Service来帮助我们便捷的使用BERT。...)# 训练model_bert = model_bert.fit(X_tr_bert, y_tr)# 预测pred_bert = model_bert.predict(X_val_bert) 查看分类准确率
bert 是什么？...BERT 框架 BERT提出的是一个框架，主要由两个阶段组成。分别是Pre-training以及Fine-Tuning。...=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt \ --train_batch_size.../vocab.txt \ --test_file=test \ --bert_config_file=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --init_checkpoint...bert的方式更优。
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