课程秉承了“实战”风，老师简单理了一下NLP模型发展脉络，每个时期代表模型的优缺点，就一猛子扎进了BERT的关键技术——Transformer和Attention工作机制，于是编码解码、Query、Key、Values、Embedding、Softmax、矩阵运算带着满满的优越感向我碾压过来。算了，既然这是实战课，理论的问题
Transformer block拆解 基本结构 Zoom in Feed Forward子模块 典型模型基本参数 References 基本结构 basic参数 or : total number of transformer blocks or : number of units in each bottleneck layer, and number of units of each Q/K/V input or :
前言 之前写过【AllenNLP】专栏学习allennlp 框架的一个入门中文教程，最近看的时候发现现在的版本已经从0.8升级到2.6了，升级内容见这里Upgrade guide from 1.x ➡️ 2.0，可以看到有很多内容已经不适应了，所以根据官网最近的教程写了新的中文教程。 本教程可以实现：基于movie review
文本分类上分利器 – Bert微调技巧大全 直播信息 主讲人：ChallengeHub成员，中国人民大学硕士。 直播时间：2021年07月25日 15:00~16:00 直播内容： 经典论文介绍与解读模型继续预训练实现交流&答疑 直播网址： https://live.bilibili.com/21482458 组队学习之余，来读读组队学习中发
自然语言处理(NLP)是许多数据科学系统中必须理解或推理文本的关键组成部分。常见的用例包括文本分类、问答、释义或总结、情感分析、自然语言BI、语言建模和消歧。 NLP在越来越多的人工智能应用中是越来越重要。如果你正在构建聊天机器人、搜索专利数据库、将患者与临床试验
Kaleido-BERT 引入了一种新颖的 kaleido 策略，基于transformer的时尚领域跨模态表示。同时设计了一种 alignment guided masking 策略，使模型更加关注图像-文本之间的语义关系。模型采用 NLP 中标准的 transformer 结构，以此来保证 Kaleido-BERT 的可扩展性。它在包括文本检索（R@l：4.03
tag-based-multi-span-extraction 代码：https://github.com/eladsegal/tag-based-multi-span-extraction 论文：A Simple and Effective Model for Answering Multi-span Questions 配置环境变量添加代理 scp -r zhaoxiaofeng@219.216.64.175:~/.proxychains ./ 修改~/.bash
一、前言 Google 在论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLanguage Understanding》中提出了 BERT 模型，BERT 模型主要利用了 Transformer 的 Encoder 结构，采用的是最原始的 Transformer，总的来说 BERT 具有以下的特点： 结构：采用了 Transformer 的 E
目录 The proposed method Input Representation The Encoder The Decoder fine-tuning discriminate a joint label space consisting of both existing intent which have enough labeled data and novel intents which only have a few examples for each class. ==>
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） fasttext模型在大量类别上能够快速训练的原因、为了提升fasttext模型的评估指标做了哪些优化 简述BERT模型的训练过程、BERT模型在推断过程中做了哪些性能优化、BERT模型在训练过程中
bert中的其他特殊编码 为什么要其他的特殊编码呢？ 首先回顾下cls是做什么的： [CLS]单文本分类任务：对于文本分类任务，BERT模型在文本前插入一个[CLS]符号，并将该符号对应的输出向量作为整篇文本的语义表示，用于文本分类。可以理解为：与文本中已有的其它字/词相比，这个无明显语义信息的符
bert三种pooling策略对比 notes：因为基本上没有用过原生的bert做过句向量，所以别人冷不丁一问起，笔者顿时三脸懵逼 Sentence-BERT在BERT/RoBERTa的输出结果上增加了一个pooling操作，从而生成一个固定大小的句子embedding向量。实验中采取了三种pooling策略做对比：参考 直接采用CLS位
kaleido-BERT原理 论文地址： https://arxiv.org/abs/2103.16110 GitHub地址：https://github.com/mczhuge/Kaleido-BERT/ 1. 多模态模型主体类别 阿里的ICBU部门最新的多模态研究工作kaleido-BERT文章中总结了30种近两年多模态预训练模型的，包括模型主要结构，训练数据集，一些核
1. Chinese bert 融合字形与拼音信息的中文预训练模型 2. autoformer 对时间序列的升级改造
本文将阐述BERT中嵌入层的实现细节，包括token embeddings、segment embeddings, 和position embeddings. 目录 概览1 Token Embeddings作用实现 2 Segment Embeddings作用实现 3 Position Embeddings作用实现 4 合成表示 概览 下面这幅来自原论文的图清晰地展示了BERT中
今天阅读的是 Google 同学 2019 年的论文《ALBERT: A LITE BERT FOR SELF-SUPERVISED LEARNING OF LANGUAGE REPRESENTATIONS》。 我们知道模型效果会随着模型深度的增加得到提升，然而模型深度的增加也会使得训练变得更困难，为了解决这个问题，Google 的同学提出了一个轻量级的 BERT：ALB
中文拼写检查一直以来都是研究中的难题，目前主要采用的是基于规则的方法和基于统计的方法，此外再增加人工校验的方式来提升效果。 基于规则的方法思想简单、易于实现，但是由于不能覆盖所有的错误现象，因而其查错纠错的能力极其有限。 基于统计的方法主要使用基于N元语法模型（N-Gram）的查
原文 https://arxiv.org/abs/1908.10084 Abstract STS semantic textual similarity BERT结构不适合语义相似搜索，非监督的任务聚类等 SBERT Sentence-BERT finding the most similar pair from 65 hours with BERT / RoBERTa to about 5 seconds with SBERT, while maintaini
0. 背景 机构：Facebook & 华盛顿大学 作者：Yinhan Liu 、Myle Ott 发布地方：arxiv 论文地址：https://arxiv.org/abs/1907.11692 论文代码：https://github.com/pytorch/fairseq 1. 介绍 RoBERTa 模型是BERT 的改进版(从其名字来看，A Robustly Optimized BERT，即简单粗暴称为强力
简介：CBLUE（Chinese Biomedical Language Understanding Evaluation Benchmark）包括医学文本信息抽取、医学术语标准化、医学文本分类和医学问答4大类常见的医学自然语言处理任务。 1. 引言 随着人工智能（AI）技术的不断发展，越来越多的研究者开始关注AI技术在医学健康领域的研究
关于Bert的无监督聚类的一些说法 1.首先一点是在不finetune的情况下，cosine similairty绝对值没有实际意义，bert pretrain计算的cosine similairty都是很大的，如果你直接以cosine similariy>0.5之类的阈值来判断相似不相似那肯定效果很差。如果用做排序，也就是cosine(a,b)>cosine(a,c)
资料放在前面： 文章的贡献如下： （1）提出了一个基于最大化MI的理论框架来理解词表示学习模型，并将已知的方法统一到这个框架之中，如skip-gram，masked language modeling（如BERT）和permutation language modeling（如XLNET）。并指出BERT和Skip-gram其实在最大化一个相似的目标式，而他们最大的不同
这里写自定义目录标题 如何插入一段漂亮的代码片 生成一个适合你的列表 创建一个表格 设定内容居中、居左、居右 SmartyPants 创建一个自定义列表 如何创建一个注脚 注释也是必不可少的 KaTeX数学公式 新的甘特图功能，丰富你的文章 UML 图表 FLowchart流程图 导出与
我已经有两年 ML 经历，这系列课主要用来查缺补漏，会记录一些细节的、自己不知道的东西。 已经有人记了笔记（很用心，强烈推荐）：https://github.com/Sakura-gh/ML-notes 本节内容综述 助教讲解，日期为4月6日，主讲人杨书文。 首先将背景，对之前内容复习。 第一部分，Attribution，首先是What and
目录概主要内容GPTBERT Radford A., Narasimhan K., Salimans T. and Sutskever I. Improving language understanding by generative pre-training. 2018. Devlin J., Chang M., Lee K. and Toutanova K. BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language
