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Bert预训练数据集中

在一些操作过程中,经常要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,从其中是一些任务中必备的操作。现将其过程界面截图如下:(代码可见图中操作)? 下面这个图,可以按照指定的汇进行。?

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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 LSTM抽特征的能力弱于transformer。使用拼接两个双LSTM的方式来文本双信息的方式并不是真正的双语言模型。 特征抽器简单的回顾一下Machine Learning领域几个典型的特征抽器: CNN类:只能捕窗口内有限的序信息改进:Dilated CNN(膨胀卷积CNN):增大感受野,可以捕较长的序列信息 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。

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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 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。 用上下文的C个来预测中心,与上下文只有一个的不同之处在于隐藏层不再是一个的各维,而是上下文C个各维的平均值,即:?其他的方面均没有太大差别,最小化损失函数? 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:? 1(即正样本),再选句子中的k个其他为负样本,假如k=4,就像这样:?

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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SFFAI24PPT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。 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。 与ELMo相比,BERT能够更能高效捕捉更长距离的依赖,同时能捕捉到真正意义上的双上下文信息,用Transformer代LSTM使得模型的并行化程度更高。

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

    我们在零样本跨语言依存分析任务中实验了这种得了远超使用传统跨语言上下文无关方法的目前最好结果。 ,之后从中抽跨语言。 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BERT的表示。 因此我们使用无监督对齐工具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跨语言上下文相关

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    【每周NLP论文推荐】从预训练模型掌握NLP的基本发展脉络

    模型是一个重要的工具,可以把真实世界抽象存在的文字转换成可以进行数学公式操作的,对这些的操作,是NLP所有任务都在做的事情。 NNLM提出了一种可能的的稠密式表征的手段,具有重要意义。? A Neural Probabilistic Language Model.2 Word2vec的提出这篇文章提出了一种能够真正高效的手段,进而促进了后续NLP的快速发展。 一个难以解决的问题就是多义的问题,例如“bank”在英文中有“河岸”和“银行”两种完全不同意思,但是在中确实相同的来表征,这显然不合理。 仔细看BERT的实现,其与GPT的主要差别在于,BERT用的“双语言模型”,它通过MASK掉预料中的部分再重建的过程来学习预料中语序列中的语义表示信息,同样采用Transformer作为特征抽

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    Bert需要理解的一些内容

    input_id是语义表达,和传统的w2v一样,方法也一样的lookupsegment_id是辅助BERT区别句子对中的两个句子的表示,从里面lookupposition_id是为了文本天生的有序信息 (需要处理成embedding_size),否则也可以最后一层的输出作为每个组合all_encoder_layers知道分模块:FullTokenizer做了哪些事情么? WordPiece 中文不处理,因为有缀一说:解决OOVBert中如何意和句意? get_pooled_out代表了涵盖了整条语句的信息get_sentence_out代表了这个每个token的output 输出,用的是cls源码中Attention后实际的流程是如何的? 很多任务表明Transformer特征提能力强于LSTM,elmo采用1层静态+2层LSTM,多层提能力有限,而GPT和bert中的Transformer可采用多层,并行计算能力强。

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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。 1、输入BERT了丰富的语言信息层次结构,不同的隐藏层其信息的“精度”与“侧重”有所不同,因此作者选多个隐藏层丰富句子的表示。 对于输入的句子,首先将每个单映射到一个低维,然后接BiLSTM隐藏状态。 首先对应层的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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    从xlnet预训练数据集中

    如下展示了从XLNET预训练数据集中提的方法。利用pytorch-transformers中的方法进行预训练模型加载,然后进行和提。?

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

    但是其实通常来讲,尤其是针对句子层面的任务而言,一个句子的信息更多是依靠 keywords 来提供的,因此 QQ 研究人员提出了利用 IDF 值给句子中字的权重进行加权的方式来 BERT 的句, (自 )Distilling 流程及架构整个 BERT 压缩的过程分成几个部分,首先对输入的句子做一定的清洗(BERT 本身也有一定的清洗过程),然后如前文提到字层面的 weight 计算需要分、计算 该句可以直接用于语句相似度计算、基于语义的文本聚类,另外 LTD-BERT 也可以像 BERT 一样在实际任务上 finetune 来得更好的目标数据上的适应性。 但是没有这样做一方面是直接拟合已经可以得效果不错的 sentence embedding;另一方面是拟合的过程是使用的预生成的 BERT based sentence embedding,如果存下每个存储开销是巨大的 之上构建正和逆的 LSTM 上文语义和下文语义下一个汉字的语义,然后使用与 BERT 同样的 weights(图中 w)做 weighted sum,得到一个与 BERT dimension

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    解密 BERT

    想象一下这样一个在大未标注数据集中训练的模型,你仅仅只需要做一点的微调,就可以在11个不同的NLP任务上得 SOTA结果。没错,BERT就是这样,它彻底改变了我们设计NLP模型的方式。 其次,BERT是在大的未标注文本上预训练得到,包括整个Wikipedia(有25亿单)和图书语料库(8亿单)。预训练这一步对BERT来讲是至关重要的。 通过嵌入,我们能够捕的上下文关系。?图中所示的这些嵌入方法被广泛用于下游NLP任务的训练模型,以便较好的预测结果。 就像之前提到的“bank”例子,在不同的语境下同一个单可能会有不同的含义。然而,WordVec之类的模型将不同语境中的“bank”以同样的表示。于是,一些重要的信息被遗漏了。 遮掩语言模型(双BERT是深层的双模型,该网络从第一层到最后一层始终关注当前单的上下文进行信息捕。?

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    解密 BERT

    想象一下这样一个在大未标注数据集中训练的模型,你仅仅只需要做一点的微调,就可以在11个不同的NLP任务上得 SOTA结果。没错,BERT就是这样,它彻底改变了我们设计NLP模型的方式。 其次,BERT是在大的未标注文本上预训练得到,包括整个Wikipedia(有25亿单)和图书语料库(8亿单)。预训练这一步对BERT来讲是至关重要的。 通过嵌入,我们能够捕的上下文关系。?图中所示的这些嵌入方法被广泛用于下游NLP任务的训练模型,以便较好的预测结果。 就像之前提到的“bank”例子,在不同的语境下同一个单可能会有不同的含义。然而,WordVec之类的模型将不同语境中的“bank”以同样的表示。于是,一些重要的信息被遗漏了。 遮掩语言模型(双BERT是深层的双模型,该网络从第一层到最后一层始终关注当前单的上下文进行信息捕。?

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    智源&计算所-互联网虚假新闻检测挑战赛(冠军)方案分享,代码已开源

    冠军模型可以访问下述链接:https:www.biendata.commodelscategory3529L_notebook文章内容已由团队成员和平台授权。 该模型采用BERT模型提出字(不Finetune),然后结合腾讯,作为最终的输入到1维卷积网络中。 这些可通过对所有的假新闻和test集合,利用textrank4zh进行关键,最后经过人工筛选,加入到模型融合的评判中,具体为当新闻的关键含有这些时,就有假新闻的倾,此时评判值可以降低 ,如:中国,中国的为a,那么体现在字上即为,若中国的字为, 相加后即为。 此处x3即为对称好的,直接输入到Embedding层即可。

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    【技术分享】BERT系列(一)——BERT源码分析及使用方法

    BERT是一种能够生成句子中表示以及句子表示的深度学习模型,其生成的表示可以用于级别的自然语言处理任务(如序列标注)和句子级别的任务(如文本分类)。   使用embedding_lookup函数,将input_ids转化为,形状为,这里的embedding_table使用tf.get_variable,因此第一次调用时会生成,后续都是直接现有的。 这个函数分为两部分,先按照token_type_id(即输入的句子中各个语的type,如对两个句子的分类任务,用type_id区分第一个句子还是第二个句子),lookup出各个语的type,然后加到各个语的表示中 transformer_model最后一层的输出,此时shape为。如果要进行句子级别的任务,如句子分类,需要将其转化为的tensor,这一步通过第一个token的表示完成。 1.7 extract_features.py  这个模块可以使用预训练的BERT模型,生成输入句子的表示和输入句子中各个语的表示(类似ELMo)。

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    没数据也能玩转BERT!无监督语义匹配实战

    如何句子表示预训练模型哪家强?最近BERT这么火,就拿它来试试水。之后笔者会出word2vec及其改良篇的语义匹配,敬请期待。 如何匹配Query-Query通过transformer拿到表示,那么也以此拿到表示,而后将query和所有语的表示计算相似度,按照阈值或者最大n个出相似的。 而句子编码方面是将整个句子所有字编码平均,若是经过微调之后,选择CLS标签也不错。相似度怎么衡? 预处理的过程如上图所示,首先将库中每个通过BERT得到对应的表示,而后存储成word2vec格式,即首行为 长度,而后每行为语名+空格分隔的小数。 预先加载好Server的BERT模型和gensim的,对于新来的每个query,首先通过BERT得到表示,然后扔到gensim中查找最接近的几个语返回。看到这里似乎可以结束了?

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    NLP中的对比:word2vecglovefastTextelmoGPTbert

    四、深入解剖bert(与elmo和GPT比较)1、为什么bert的是双Transformer Encoder,而不叫decoder? 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。 很多任务表明Transformer特征提能力强于LSTM,elmo采用1层静态+2层LSTM,多层提能力有限,而GPT和bert中的Transformer可采用多层,并行计算能力强。 5、bert为什么并不总是用实际的token替换被“masked”的汇?NLP必读 | 十分钟读懂谷歌BERT模型:虽然这确实能让团队得双预训练模型,但这种方法有两个缺点。

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    【干货】BERT模型的标准调优和花式调优

    自上下一一可知,BERT 输入最主要组成部分便是,(token 这里姑且理解为、段(segment)、位置很好理解,也是模型中关于最主要信息所在;段是因为 BERT 里有下句预测任务,所以会有两句拼接起来,上句与下句,上句有上句段,下句则有下句段,也就是图中 A 与 B。 首先,多语言里一个大问题是如何将分开,因为如此多语言,表会非常大,这里作者用 BERT 自带 WordPiece 直接分,然后用分完后第一个子位置的输出来预测。 这个任务最大的问题是如何得每个句子,然后把用于二分类,判断去留。而 BERT 原模型只能生成单句的句子,或者句子对的。 Conditional BERT Contextual Augmentation这篇比较好玩的是,不像之前论文是拿进行一些修改,而是拿段 (segment) 进行修改。

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    BERT烹饪之法:fintune 的艺术

    自上下一一可知,BERT 输入最主要组成部分便是,(token 这里姑且理解为、段(segment)、位置很好理解,也是模型中关于最主要信息所在;段是因为 BERT 里有下句预测任务,所以会有两句拼接起来,上句与下句,上句有上句段,下句则有下句段,也就是图中A与B。 首先,多语言里一个大问题是如何将分开,因为如此多语言,表会非常大,这里作者用 BERT 自带 WordPiece 直接分,然后用分完后第一个子位置的输出来预测。 这个任务最大的问题是如何得每个句子,然后把用于二分类,判断去留。而 BERT 原模型只能生成单句的句子,或者句子对的。? Conditional BERT Contextual Augmentation这篇比较好玩的是,不像之前论文是拿进行一些修改,而是拿段(segment)进行修改。?

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    详细解读谷歌新模型 BERT 为什么嗨翻 AI 圈

    但 Word2Vec 本身是一种浅层结构价值训练的,所“学习”到的语义信息受制于窗口大小,因此后续有学者提出利用可以长距离依赖的 LSTM 语言模型预训练。但上述语言模型有自身的缺陷。 和 LSTM 相比,此种语言模型的优点是可以得句子上下文更远距离的语言信息,但也是单的。BERT为了充分利用左右两侧的上下文信息, BERT 出现了! :图2 BERT 模型的输入表示其中:token Embedding s表示的是,第一个单是CLS标志,可以用于之后的分类任务,对于非分类任务,可以忽略Segment Embedding BERT 模型场景应用命名实体识别命名实体是文本中信息的主要载体,是构建信息抽系统的重要组成部分。 能不能最终摘AI领域最后的皇冠,只能时间去验证。情感计算在情感计算领域,希望可以借助其强大的语言建模能力来得更多的领域知识,进而减少后续特定自然语言任务的人工标注成本。

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    BERT-Flow | 文本语义表示新SOTA

    针对这个问题,作者首先分析了BERT分布的性质,然后利用标准化流无监督地将BERT的分布变换成更规整的高斯分布,实验结果表明作者提出的BERT-flow在多项任务上得了SOTA表现。 Arxiv访问不方便的同学可以后台回复『0005』便捷论文喔? 但SBERT有一个不可忽视的缺点和一个没有解答的问题:「需要监督信息:」 想要标注任意句子对的相似度的工作是 增长的,在绝大多数文本检索的现实场景下,大规模句子对标签的代价是很高的。 如果是后者,「有没有什么方法可以在无监督的条件下更有效地抽BERT中隐含的语义相似度信息呢?」 「BERT隐含的语义相似度信息没那么容易被抽出来」,因此我们尝试分析一下句在高维空间中的分布情况。

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