包含标签 BERT 的文章

关键短语抽取及使用的技术实践

AI 算法团队 zacbai 平安寿险 PAI 一、 全文框架概览 一、关键短语抽取简介 关键短语抽取 (keyphrase extraction),指从文章中提取典型的、有代表性的短语,期望能够表达文章的关键内容。 关键短语抽取对于文章理解、搜索、分类、聚类都很重要。而高质量的关键短语抽取算法,还能有效助力构建知识图谱。 常见的关键短……

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贝壳找房语言模型系列原理篇二从到

上一篇 贝壳找房【语言模型系列】原理篇一:从 one-hot 到 Word2vec 讲到了 word2vec 存在”一词多义“的问题,其主要原因在于 word2vec 生成的词向量是“静态”的,每一个词固定的对应着一个词向量表示,也就是说在 word2vec 训练好之后,在使用单词的向量表示的时候,不论该词的上下文是什么,这个单词的向量表示不会随着上下文语境的变化而改……

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的嵌入层是如何实现的看完你就明白了

作者:__ 编译:ronghuaiyang 导读: 非常简单直白的语言解释了BERT中的嵌入层的组成以及实现的方式。 介绍 在本文中,我将解释BERT中嵌入层的实现细节,即 token 嵌入、Segment 嵌入和 Position 嵌入。 简介 这是一张来自论文的图,它恰当地描述了 BERT 中每一个嵌入层的功能: 与大多数旨在解决 nlp……

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新秀的优雅解读

作为2018年自然语言处理领域的新秀,BERT做到了过去几年NLP重大进展的集大成,一出场就技惊四座碾压竞争对手,刷新了11项NLP测试的最高纪录,甚至超越了人类的表现,相信会是未来NLP研究和工业应用最主流的语言模型之一。本文尝试由浅入深,为各位看客带来优雅的BERT解读。 NL……

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一文读懂深度学习从神经元到

作者: \* 世恩、风引、调参 一个神经网络结构通常包含输入层、隐藏层、输出层。输入层是我们的 features (特征),输出层是我们的预测 (prediction)。神经网络的目的是拟合一个函数 f*:features -> prediction。在训练期间,通过减小 prediction 和实际 label 的差异的这种方式,来更改网络参数,……

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大火却不懂读这一篇就够了

大数据文摘与百度NLP联合出品 编译:张驰、毅航、Conrad、龙心尘 编者按:前一段时间谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得STOA结果,引爆了整个NLP界。而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用。谷歌的Transformer模型最早是用于机器……

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运行机制及和的异同比较

文章作者:张俊林 新浪微博 AI Lab 资深算法专家 内容来源:深度学习前沿笔记@知乎专栏 出品社区:DataFun 这两天,XLNet 貌似也引起了 NLP 圈的极大关注,从实验数据看,在某些场景下,确实 XLNet 相对 Bert 有很大幅度的提升。就像我们之前说的,感觉 Bert 打开两阶段模式的魔法盒开关后,在这条路上,会有越来越……

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详解一文读懂模型

作者: Microstrong 本文概览: 1. Autoregressive语言模型与Autoencoder语言模型 1.1 语言模型概念介绍 Autoregressive语言模型:指的是依据前面(或后面)出现的单词来预测当前时刻的单词,代表有 ELMo, GPT等。 Autoencoder语言模型:通过上下文信息来预测被……

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谷歌自然语言处理模型基于

一、前言 最近谷歌搞了个大新闻,公司AI团队新发布的BERT模型,在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩:全部两个衡量指标上全面超越人类,并且还在11种不同NLP测试中创出最佳成绩,包括将GLUE基准推至80.4%(绝对改进7.6%),MultiNLI准确度达……

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这些上下文相关的表示到底有多上下文化

作者:Kawin Ethayarajh 编译:ronghuaiyang 原文: 英文原文: https://kawine.github.io/blog/nlp/2020/02/03/contextual.html 导读: 具有上下文信息的词表示到底有多大程度的上下文化?这里给出了定量的分析。 将上下文信息放到词嵌入中 — 就像BERT,ELMo和GPT-2 — 已经证明了是NLP的一个分水岭的想法了。使用具有上下文信息的词表示来替换静态……

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