Bert最近很火，应该是最近最火爆的AI进展，网上的评价很高，那么Bert值得这么高的评价吗？我个人判断是值得。那为什么会有这么高的评价呢？是因为它有重大的理论或者模型创新吗？其实并没有，从模型创新角度看一般，创新不算大。但是架不住效果太好了，基本刷新了很多NLP的任务的最好性能，有些任务还被刷爆了，这个才是关键。另外一点是Bert具备广泛的通用性，就是说绝大部分NLP任务都可以采用类似的两阶段模
# 关于实现NLP语言训练的入门指南
在自然语言处理（NLP）领域，针对机器学习模型的语言训练是一个重要而又复杂的过程。对于刚入行的小白来说，理解这一过程的整体流程及各步骤的细节尤为重要。本文将为你详细解析如何实现NLP语言训练，并提供相应的代码示例和注释说明。
## NLP语言训练流程
以下是实现NLP语言训练的基本步骤：
| 步骤 | 操作 | 说明 |
|------|------|
原创
2024-09-14 07:13:32
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自然语言处理简介# 研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论与方法。融语言学、计算机科学、数学等一体的科学。旨在从文本数据中提取信息，目的是让计算机理解或处理自然语言，以执行自动翻译、文本分类、情感分析等。入门基础#
1）数学基础线性代数、概率论、统计学；
2）语言学基础：语音、词汇、语法
3）Python
4）机器学习基础：统计
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2023-09-03 14:06:48
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引言随着人工智能的发展，越来越多深度学习框架如雨后春笋般涌现，例如PyTorch、TensorFlow、Keras、MXNet、Theano 和 PaddlePaddle 等。这些基础框架提供了构建一个模型需要的基本通用工具包。但是对于 NLP 相关的任务，我们往往需要自己编写大量比较繁琐的代码，包括数据预处理和训练过程中的工具等。因此，大家通常基于 NLP 相关的深度学习框架编写自己的模型，如
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2024-06-06 10:50:56
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一.imdb数据集下载和探索我们将使用 IMDB 数据集，其中包含来自互联网电影数据库的 50000 条影评文本。我们将这些影评拆分为训练集（25000 条影评）和测试集（25000 条影评）。训练集和测试集之间达成了平衡，意味着它们包含相同数量的正面和负面影评。 1.数据集下载及可能出现的问题(train_data, train_labels), (test_data, test_labels)
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2023-11-23 21:45:18
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# 如何实现NLP训练：从小白到入门
自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要分支，涉及到计算机与人类语言之间的相互作用。对于刚入门的小白来说，理解NLP的训练过程可能会有些复杂。本文将详细讲解NLP训练的基本流程，并提供相应的代码示例，帮助你逐步掌握这一技能。
## NLP训练的基本流程
首先，我们需要理解NLP训练的基本步骤。下面是一个简化的流程图：
| 步骤 |
预训练一般要从图像处理领域说起：可以先用某个训练集合比如训练集合A或者训练集合B对这个网络进行预先训练，在A任务上或者B任务上学会网络参数，然后存起来以备后用。假设我们面临第三个任务C，网络结构采取相同的网络结构，在比较浅的几层CNN结构，网络参数初始化的时候可以加载A任务或者B任务学习好的参数，其它CNN高层的参数仍然需要随机初始化。之后我们用C任务的训练数据来训练网络，此时有两种做法，一种是浅
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2024-06-19 21:43:47
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数据集探索IMDB数据集下载并处理 IMDB 数据集index转成文本THUCNews子集探索THUCNews子集介绍数据预处理代码 此部分依据tensorflow教程编写IMDB数据集tensorflow教程中关于IMDB 数据集介绍–包含来自互联网电影数据库的 50000 条影评文本。将这些影评拆分为训练集（25000 条影评）和测试集（25000 条影评）。训练集和测试集之间达成了平衡，意
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2023-10-19 10:29:22
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一、概念训练集：用于训练的样本集合，主要用来训练神经网络中的参数。验证集：用于验证模型性能的样本集合。不同神经网络在训练集上训练结束后，通过验证集来比较判断各个模型的性能.这里的不同模型主要是指对应不同超参数的神经网络，也可以指完全不同结构的神经网络。测试集：对于训练完成的神经网络，测试集用于客观的评价神经网络的性能。二、深入理解他们之间的区别神经网络在网络结构确定的情况下，有两部分影响模型最终的
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2023-06-24 16:54:29
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Paper：When Attention Meets Fast Recurrence：Training Language Models with Reduced Compute.我们知道由于计算时间和成本的增加，大型语言模型变得越来越难以训练。基于这个问题，今天给大家分享EMNLP2021顶会上的一篇文章，本篇论文的主要工作是建立在 SRU(一种高度并行化的 RNN 实现)之上， 作者结合了快速循
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2024-03-14 12:05:08
113阅读
到目前为止，我们已经了解了如何使用包含预训练模型的huggingface API 来创建简单的应用程序。如果您可以从头开始并仅使用您自己的数据来训练您自己的模型，那不是很棒吗？如果您没有大量空闲时间或计算资源可供使用，那么使用迁移学习 是最有效的策略。与在训练模型时从头开始相比，使用 Hugging Face 的迁移学习有两个主要优点。正如我们在第4章中所述，像GPT3 这样的模型需要大量的基础设
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2024-08-15 10:43:14
67阅读
BERT类预训练语言模型我们传统训练网络模型的方式首先需要搭建网络结构，然后通过输入经过标注的训练集和标签来使得网络可以直接达成我们的目的。这种方式最大的缺点就是时间长，因为我们对于模型权重的初始化是随机的，相当于一切从0开始学，如果我们能够在将训练集输入到模型之前先对权重进行预训练（pre train）,使其权重提前具备我们训练的某些规律，就好像我们在学习cv之前要求我们学习机器学习一样，其目的
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2023-10-10 21:35:09
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BERT类预训练语言模型我们传统训练网络模型的方式首先需要搭建网络结构，然后通过输入经过标注的训练集和标签来使得网络可以直接达成我们的目的。这种方式最大的缺点就是时间长，因为我们对于模型权重的初始化是随机的，相当于一切从0开始学，如果我们能够在将训练集输入到模型之前先对权重进行预训练（pre train）,使其权重提前具备我们训练的某些规律，就好像我们在学习cv之前要求我们学习机器学习一样，其目的
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2023-10-10 21:35:10
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1 为什么需要预训练模型 复旦大学邱锡鹏教授发表了一篇NLP预训练模型综述，“Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey”，从多个角度分析了当前预训练语言模型。本文基于这篇文章来分析。邱老师认为预训练模型有三大优势预训练模型从大规模语料中学习知识，对下游任务帮助很大 预训练提供了一种更好的参数初始化方式，使得在目标任务上
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2023-11-20 08:29:10
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随着bert在NLP各种任务上取得骄人的战绩，预训练模型在这不到一年的时间内得到了很大的发展，本系列的文章主要是简单回顾下在bert之后有哪些比较有名的预训练模型，这一期先介绍几个国内开源的预训练模型。一，ERNIE（清华大学&华为诺亚）论文：ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities GitH
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2024-01-16 16:50:21
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今天给大家介绍3篇EMNLP 2022中语言模型训练方法优化的工作，这3篇工作分别是：针对检索优化语言模型：优化语言模型训练过程，使能够生成更合适的句子表示用于检索——RetroMAE: Pre-training Retrieval-oriented Transformers via Masked Auto-Encoder；针对事实知识提取优化语言模型：在语言模型训练过程中引入知识库，提升语言模型
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2024-01-13 08:03:08
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NLP基础知识1 如何衡量机器学习分类模型2 词袋模型和TFIDF模型词袋模型TF-IDF模型词汇表模型3 Word2Vec模型和Doc2Vec模型4 自己动手训练word2vec模型（略）5 使用多层感知机进行文档分类6 使用fasttext进行文档分类fasttext原理fasttext特性高效率安装fasttext预训练模型例子7 使用LDA进行文档主题建模使用LDA提取文档特征使用多核计
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2023-08-31 18:16:10
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# 如何实现 Stanford NLP 训练：一位新手开发者的指南
在自然语言处理（NLP）领域，Stanford NLP 是一个非常强大的工具，能够帮助我们处理和分析文本数据。如果你是一个刚入行的小白，不用担心！本文将为你详细介绍如何进行 Stanford NLP 训练，包括整个流程、每一步的详细代码和相关注释，同时还会提供类图和状态图。
## 流程概述
在开始之前，让我们先看看整个实施过
一、什么是自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等)，它属于人工智能的一个分支，是计算机科学与语言学的交叉学科。由于自然语言是人类区别于其他动物的根本标志，没有语言，人类的思维也就无从谈起，所以NLP体现了人工智能的最高任务与境界。也就是说，只有当计算机具备了处理自然语言的能力时，机器才算
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2023-08-13 15:02:28
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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，它致力于使计算机能够理解、处理和生成自然语言。在NLP中，标注（Tagging）是一个常见的任务，它涉及将文本中的词汇进行分类，以便计算机可以更好地理解文本的含义。
NLP标注训练是指通过训练模型来实现自然语言处理中的标注任务。在这个过程中，我们需要准备标注好的数据集，并使用机器学习算
原创
2024-06-15 03:10:52
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