在自然语言处理（NLP）领域，下游任务是指基于对文本的理解和分析出发，进行特定任务的处理和应用。这些任务通常包括文本分类、命名实体识别、语言生成、机器翻译等。在这篇博文中，我将通过多个结构化的模块，详细解析NLP的下游任务，并结合一定的可视化图表与代码示例，以便更好地理解和实现这些任务。
### 协议背景
在探讨NLP下游任务的发展时，我使用了四象限图以展示不同任务的发展和应用场景。同时，我制作
作者：思源自 BERT 打破 11 项 NLP 的记录后，可应用于广泛任务的 NLP 预训练模型就已经得到大量关注。最近微软推出了一个综合性模型，它在这 11 项 NLP 任务中超过了 BERT。目前名为「Microsoft D365 AI & MSR AI」的模型还没有提供对应的论文与项目地址，因此它到底是不是一种新的预训练方法也不得而知。BERT 和微软新模型都采用了通用语言理解评估（
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2024-02-05 16:30:57
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## NLP下游任务：从语言模型到自然语言处理应用
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，旨在让计算机能够理解、处理和生成人类语言。NLP技术在各行各业中得到广泛应用，其中涉及到的一个重要方面就是NLP下游任务。NLP下游任务是指在训练好的语言模型基础上，进行更具体的自然语言处理任务，如文本分类、命名实体识别、情感分析等。
原创
2024-07-11 06:36:09
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当我们释放预训练模型并观察它们执行下游自然语言理解( NLU ) 任务时，Transformers 会显示出它们的全部潜力。预训练和微调 Transformer 模型需要花费大量时间和精力，但是当我们看到数百万参数的 Transformer 模型在一系列 NLU 任务上运行时，这种努力是值得的。我们将从超越人类基线的追求开始这一章。人类基线代表人类在 NLU 任务上的表现。人类
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2023-10-23 16:38:34
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2020EMNLP New Task: AMBIGQA背景数据集评估准则基线模型多答案预测问题消歧弱监督联合训练REFERENCE 今年发论文初步决定从这篇新任务入手，任务有价值并且有待开发空间。先挖个坑读一读。（先写这些吧，后续研究研究协同训练和预训练模型再更新想法） 背景该任务提出了AMBIGQA，目的是解决开放域问答系统问题答案模糊的任务。简单来说就是把消歧引入到了QA领域中，且是ope
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2023-12-05 20:37:16
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这几天看CV论文和视频，经常提及什么上游任务、下游任务。简单来说下游任务是具体部署，上游任务是训练一个用于特征提取的预训练模型，比如这几年很火的CLIP[1]，GPT[2]。-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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2023-12-12 17:03:49
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BERT四大下游任务1. 句子对分类任务MNLI：大规模分类任务，目标是预测第二个句子相对于第一个句子是包含，矛盾还是中立。 QQP：二分类任务，预测Quora在两个语义问题上是否等效。 STS-B：语义文本相似性基准，从新闻头条或者其他来源提取句子对的集合。然后按分值标注，表示两个句子在语义上多相似。 MRPC：自动从在线新闻源中提取句子对组成，并带有人工标注，以说明句子对中的句子在语义上是否等
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2024-03-14 11:55:13
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一些NLP术语pre-training（预训练）fine-tuning（微调）下游任务Few-shot Learning（少样本学习）Prompt？（自然语言提示信息）二级标题三级标题 pre-training（预训练）为一个任务来训练模型，将效果不错的模型参数保存下来，以后想要执行相似任务的时候直接拿过来用，并且能够获得较好的结果。这个过程就是pre-training。fine-tuning（
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2023-10-19 19:19:46
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# NLP 下游任务微调：让模型更聪明
自然语言处理 (NLP) 已经成为当今人工智能领域的重要组成部分，尤其是在文本分类、情感分析、问答系统等应用中。这些应用通常被称为“下游任务”。微调是 NLP 模型优化的一种有效方法，使得预训练的模型可以更好地适应特定的下游任务。本文将探讨 NLP 下游任务微调的基本概念，并提供代码示例以帮助理解。
## 什么是下游任务微调
微调是指在一个已经预训练好
原创
2024-09-23 04:58:13
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对于大多数自然语言处理任务，必须对要处理的文本进行分解、检查，并将结果存储或与规则和数据集交叉引用。这些任务允许程序员推导出文本中术语和单词的含义或意图或仅出现频率。让我们发现用于处理文本的常用技术。结合机器学习，这些技术可帮助您有效地分析大量文本。然而，在将 ML 应用于这些任务之前，让我们先了解一下 NLP 专家遇到的问题。NLP 常见的任务有多种方法可以分析您正在处理的文本。您可以执行一些任
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2024-03-14 11:37:04
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句法语义分析：对于给定的句子，进行分词、词性标记、命名实体识别和链接、句法分析、语义角色识别和多义词消歧
实体识别（Named Entity Recognition, NER）信息检索（搜索）
对大规模的文档进行索引。可简单对文档中的词汇，赋之以不同的权重来建立索引，也可利用1，2，3的技术来建立更加深层的索引。在查询的时候，对输入的查询表达式比如一个检索词或者一个句子进行分析，然后在
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2023-07-28 16:15:52
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1、词法分析（Lexical Analysis）：对自然语言进行词汇层面的分析，是NLP基础性工作分词（Word Segmentation/Tokenization）：对没有明显边界的文本进行切分，得到词序列新词发现（New Words Identification）：找出文本中具有新形势、新意义或是新用法的词 形态分析（Morphological Analysis）：分析单词的形态组成，包括词干
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2023-08-22 14:35:23
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# 理解 NLP 上游任务和下游任务
## 引言
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和生成自然语言。在NLP中，我们通常将任务分为上游任务（如模型的预训练）和下游任务（如特定的应用情境）。本文将指导你理解这两个概念，并通过一个简单的代码实现示例来说明如何在实践中应用这些任务。
## 流程概述
下面是上游任务和下游任务的基本流程：
| 步骤
原来你是这样的BERT，i了i了！ —— 超详细BERT介绍（三）BERT下游任务BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是谷歌在2018年10月推出的深度语言表示模型。一经推出便席卷整个NLP领域，带来了革命性的进步。
从此，无数英雄好汉竞相投身于这场追剧（芝麻街）运动。
只听得这边G家110亿，那边M家又1750
# 理解 NLP 上游任务和下游任务
自然语言处理（NLP）是现代人工智能领域的一部分，其应用广泛而深远。要理解 NLP，我们首先需要了解上游任务和下游任务之间的关系。以下是简单明了的流程介绍。
## 流程概览
| 步骤 | 任务 | 相关工具 |
| ----------- | ------------------ | ----
原创
2024-10-13 03:33:40
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序言Bert 是一种基于微调的多层双向 Transformer 编码，Bert中的Transformer 编码器 和 Transformer 本身的编码器结构相似，但有以下两点的不同: （1）与Transformer本身的Encoder端相比，BERT的Transformer Encoder端输入的向量表示，多了Segment Embeddings。 （2）模型输入中的 Position Embe
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2023-08-18 15:29:51
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# 自然语言处理（NLP）下游任务概述
自然语言处理（NLP）是计算机科学与语言学交叉的一个重要领域，其目标是让计算机能够理解、解释和生成自然语言。NLP 包含多个研究领域，从语音识别到文本生成，各种技术层出不穷。而在 NLP 领域，通常会将任务分为下游任务（downstream tasks）和上游任务（upstream tasks）。今天，我们将重点讨论 NLP 的下游任务及其应用。
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# 自然语言处理（NLP）中的网页分类下游任务
自然语言处理（NLP）是计算机科学与语言学交叉的研究领域，旨在使计算机能够理解、分析和生成人类语言。在实际应用中，NLP可以解决许多问题，其中网页分类是一项重要的下游任务。网页分类可以将网页内容按其主题进行组织，从而方便用户寻找信息，提高搜索引擎的效率。本篇文章将探讨网页分类的基本概念、常用方法、实现代码及可视化示例，让我们深入了解这一领域。
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什么是业务？全面解析问题01、业务定义和分类02、产品03、运营04、渠道05、用户06、盈利07、企业的组织架构08、业务技巧 01、业务定义和分类什么是业务，通俗的说，就是把产品，以合理的方式，通过渠道，卖给用户，赚取利润。所以业务基本就分为这几类：产品、运营、渠道、用户、利润。02、产品1、设计前需要一些宏观数据2、设计中确定需要收集哪些用户信息，我们能收集哪些，做一个埋点上的设计。3、设
NLP中任务总结1. token-level task：1.1 Cloze task1.2. SQuAD(Standford Question Answering Dataset) task1.3 Named Entity Recognition（NER）2. sequence-level task2.1 NLI(Natural Language
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2023-10-07 19:21:29
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