文章目录1. NLP发展重要时间线时间线2. NLP以BERT发展的延伸3. NLP领域顶会 1. NLP发展重要时间线聊聊NLP那些大事儿，预训练大模型大势所趋。时间线
Transformer, 2017.6ELMo，2018.3
OpenAI GPT-1， 2018.6BERT，Google， 2018.10OpenAI GPT-2，15亿参数，2019.1Transformer XL，20
## 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。
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
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
访问控制模型项目中需要加入访问控制，对访问控制模型做了一些调研, 本文主要是介绍一些常用的访问控制模型。基本要素访问控制模型包括三个要素，即：主体（Subject) 指主动对其它实体施加动作的实体客体(Object) 是被动接受其他实体访问的实体控制策略(Policy)为主体对客体的操作行为和约束条件安全策略主体、客体，控制策略三者需要满足的基本安全策略：最小特权原则：给主体分配权限时要遵循权限最
经常有人问我：老大让我完成xxx，我不会，他也不会，但是很着急。这个任务怎么实现啊？这个任务需要什么技术啊？这种情况我遇到有100+次了，而且很多时候问得问题跟具体需要简直是驴唇不对马嘴。所以今天整理了常见的30种NLP任务非常适合练手的Project，我觉得有俩作用：研究+练手，加深理解，做到更专业；收藏起来，以备不时之需，不敢保证涵盖工业界所有NLP业务场景，但是涵盖95+%以上是完全没问题的
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]。-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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（
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
点击下载：AIGC与NLP大模型实战-经典CV与NLP大模型及其下游应用任务实现提取码: hqq8当今社会是科技的社会，是算力快速发展的时代。随着数据中心、东数西算、高性能计算、数据分析、数据挖掘的快速发展，大模型得到了快速地发展。大模型是“大算力+强算法”相结合的产物，是人工智能的发展趋势和未来。目前，大规模的生态已初具规模。其可以实现从“手工作坊”到“工厂模式”的 AI 转型。大模型通常在大规
原创
2023-07-29 10:47:51
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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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一、词向量模型这里主要横向比较一下word2vec，ELMo，BERT这三个模型，着眼在模型亮点与差别处。传统意义上来讲，词向量模型是一个工具，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向量，而对这些向量的操作，才是NLP真正要做的任务。因而某种意义上，NLP任务分成两部分，预训练产生词向量，对词向量操作(下游具体NLP任务)。从word2vec到ELMo到BERT，做的其实主要是把
自然语言处理笔记总目录
HMM：隐含马尔科夫模型一般以文本序列数据为输入, 以该序列对应的隐含序列为输出什么是隐含序列？序列数据中每个单元包含的隐性信息，这些隐性信息之间也存在一定关联例如：给定一段文本: "人生该如何起头"
我们看到的这句话可以叫做: 观测序列
我们可以将这句话以词为单位进行划分得到:
["人生", "该", "如何", "起头"]
那么每个词对应的词性就是它的隐
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（
之前已经用RNN和CNN进行文本分类，随着NLP的热门，又出现了大热的Attention，Bert，GPT等模型，接下来，就从理论进行相关学习吧。接下来，我们会经常听到“下游任务”等名词，下游任务就是NLP领域称之为利用预先训练的模型或组件的监督学习任务。目录1 学习路径2 Seq2Seq3 Attention4 Transformer1 学习路径2 Seq2SeqSeq2Se
作者：Pratik Bhavsar编译：ronghuaiyang导读模型训练只是产品化中的很小的一个环节。 问题描述最近，我一直在巩固在不同ML项目中工作的经验。我将从我最近的NLP项目的角度来讲述这个故事，对短语进行分类 — 一个多类单标签问题。 NLP的Central embedder结构 团队结构 搭建人工智能团队是相当棘手的。如果公司内部人员不具备这些技能，你就必须招
访问控制 访问控制是指控制对一台计算机或一个网络中的某个资源的访问。没有它，所有人都可以访问任何资源。有了访问控制，用户在获取实际访问资源或进行操作之前，必须通过识别、验证、授权。 换言之，访问控制控制着一个主体（subject）可以访问哪些对象（objects）。主体和对象是访问控制模型和技术中的两个
一、BERT模型：前提：Seq2Seq模型前提：transformer模型bert实战教程1使用BERT生成句向量，BERT做文本分类、文本相似度计算bert中文分类实践用bert做中文命名实体识别BERT相关资源BERT相关论文、文章和代码资源汇总1、WordEmbedding到BERT的发展过程：预训练：先通过大量预料学习单词的embedding，在下游的NLP学习任务中就可以使用了。下游任务
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2023-07-10 15:59:15
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作者 | 许明 整理 | NewBeeNLP随着Transformer 在NLP中的表现，Bert已经成为主流模型，然而大家在下游任务中使用时，是不是也会发现模型的性能时好时坏，甚至相同参数切换一下随机种子结果都不一样，又或者自己不管如何调，模型总达不到想象中的那么好，那如何才能让Bert在下游任务中
在我们使用bert预分类模型微调之后（可以参考我前面写的文章），需要对项目进行支持，那就需要分类模型落地提供服务，这篇文章介绍python调用bert模型，提供服务。 参考：https://github.com/xmxoxo/BERT-train2deploy 在后期部署的时候，需要一个label2id的字典，所以要在训练的时候就保存起来，在convert_single_example这个方法里增
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2023-07-08 11:37:13
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