【Pytorch神经网络理论篇】 36 NLP中常见的任务+BERT模型+发展阶段+数据集
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通....
NLP学习笔记(七) BERT简明介绍 上
前言大家好，我是半虹，这篇文章来讲(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)目录0 概述1 模型架构2 模型输入3 预训练和微调正文0 概述从某种程度上来说，深度学习至关重要的一环就是表征学习，也就是学习如何得到数据的向量表示对于自然语言领域，一个典型的场景是学习文....
NLP学习笔记(七) BERT简明介绍 下
正文3 预训练和微调在 BERT提出后，预训练和微调 ( pre-training and fine-tuning ) 这个训练范式逐渐流行起来所谓预训练，就是让模型在大规模无标注数据集上针对预设任务进行训练，使模型获得某些基础能力所谓的微调，就是让模型在特定的有标注数据集上针对下游任务继续训练，使模型适应不同下游任务在预训练后，BERT 能够得到输入文本中每个词元的向量表示，这些向....
用于自然语言处理的BERT-双向Transformers的直观解释
在这篇文章中，我们将使用一种直观的方法来理解NLP的发展，包括BERT。预训练策略使BERT如此强大和流行，并且BERT可针对大多数NLP任务进行微调。自然语言处理（NLP）算法的发展考虑一下如果你想学习一门新的语言，印地语。而且你很懂英语。首先是要在已知语言的上下文中理解新语言中每个单词的含义。您还将了解该语言的同义词和反义词，以获得更多的词汇量。这将帮助您理解语义或含义相关关系。这是Word....
【NLP】(task4)编写BERT模型
一、前言（1）通过pycharm、vscode等工具对bert源码进行单步调试，调试到对应的模块再对比看本章节的讲解。（2）涉及到的jupyter可以在代码库：篇章3-编写一个Transformer模型：BERT（3）本篇章将基于HHuggingFace/Transformers进行学习。（4）本章节的全部代码在huggingface bert，注意由于版本更新较快，可能存在差别，请以4.4.2....
【NLP】(task3上)预训练语言模型——BERT
一、前言将Transformer模型结构发扬光大的一个经典模型：BERT。BERT在2018年出现。2018 年是机器学习模型处理文本（或者更准确地说，自然语言处理或 NLP）的转折点。我们对这些方面的理解正在迅速发展：如何最好地表示单词和句子，从而最好地捕捉基本语义和关系？此外，NLP 社区已经发布了非常强大的组件，你可以免费下载，并在自己的模型和 pipeline 中使用。图：BERT-EL....
从BERT、XLNet到MPNet，细看NLP预训练模型发展变迁史
20世纪以来，自然语言处理（NLP）领域的发展涌现了许多创新和突破。NLP中许多之前机器不可能完成的任务，如阅读理解、人机对话、自动写新闻稿等，正逐渐成为现实，甚至超越了人类的表现。如果总结过去20年里，无数先辈辛劳付出带来的璀璨成果，以下3个代表性工作列入NLP名人堂，应该实至名归：1）2003年Bengio提出神经网络语言模型NNLM，从此统一了NLP的特征形式——Embedding；2）2....
给Bert加速吧！NLP中的知识蒸馏论文 Distilled BiLSTM解读
论文题目：Distilling Task-Specific Knowledge from BERT into Simple Neural Networks论文链接：https://arxiv.org/pdf/1903.12136.pdf摘要在自然语言处理文献中，神经网络变得越来越深入和复杂。这一趋势的苗头就是深度语言表示模型，其中包括BERT、ELMo和GPT。这些模型的出现和演进甚至导致人们相....
谷歌NLP新模型「大鸟」突破BERT限制，稀疏注意力机制更省内存
谷歌最近又推出了一个重磅的稀疏注意力模型：Big Bird。 之前各种刷榜的BERT和它的各种衍生版本RoBERTa等，都是构建在Transformer基础上。 这些模型的核心竞争力就是全注意力机制，但这种机制会产生序列长度的二次依赖，如果输入的token过长，会撑爆内存，而长文本摘要等任务中，BERT的512token，就显得有点捉襟见肘。 二次依赖限制了BER....
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