会话搜索是信息检索社区中的一个新兴话题。多轮对话搜索的主要挑战之一是对对话历史进行建模以回答当前问题。现有方法或者将历史问题和答案放置在当前问题之前或使用复杂的注意机制来模拟历史。 论文地址:https://arxiv.org/abs/1905.05412代码地址:https://arxiv.org/abs/1905.05412https://github.com/prd
这个是很早之前就应该做的工作，之前看过几遍源码，但是都没有详细的记录下来，Bert源码还是很优雅的，这次看记录下来方便以后回顾。先来看它的整体结构：├── README.md
├── create_pretraining_data.py
├── extract_features.py
├── modeling.py
├── modeling_test.py
├── multilingua
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2024-08-15 19:32:24
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传统语言模型有个天生缺陷——只能从左往右读，就像你现在读这段文字一样，一个词一个词往下看，完全不知道后面会出现什么。人类可不是这么学语言的。看到"被告被判**_**"，大脑会根据上下文直接联想到"有罪"或者"无罪"，这就是双向理解在起作用。Google搞出来的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）终于让机器也有了这
BERT通过掩码语言建模（MLM）实现双向语言理解，随机遮蔽15%的词并预测，结合Transformer的自注意力与多头机制，利用上
计算机网络复习题1、Internet中发送邮件协议是(B )。A、FTP B、SMTP C、HTTP  
自然语言基础 IMDB下的 MLM (掩码模型) & Bert Fine-tuning (模型微调)本文是Hugging Face 上 NLP的一篇代码教程，通过imdb数据集， Fine-tuning微调 Bert预训练模型。涉及关键词包括: MLM, Bert, Fine-tuning, IMDB, Huggingface Repo1.Fine-tuning微调的方式是通过调整训练模型
目录1. 模型输入2. 网络结构2.1 Self-Attention Layer2.2 Layer Normalization2.3 BERT 每一层的学习3. 模型预训练3.1 训练任务3.2 模型训练设置4. 总结4.1 模型特点4.2 可优化空间5. Reference BERT，基于transformer的双向编码表示，它是一个预训练模型
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2024-04-22 10:36:53
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本文的目的是向NLP爱好者们详细解析一个著名的语言模型-BERT。 全文将
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2023-01-12 11:19:18
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1.BERT简介 BERT是一种预训练语言模型（pre-trained language model, PLM），其全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。下面从语言模型和预训练开始展开对预训练语言模型BERT的介绍。1-1 语
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2023-10-09 22:43:04
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Self-Attention机制理论①首先将x1、x2两个词进行编码得到向量②编码后的向量乘以对应的权重矩阵，得到每个词的三个特征矩阵Q、K、V③计算第一个词的时候通过q1*k1、q1*k2、q1*k3…q1*kn得到当前次对于每个词的分值。因为两个词距离越近关系越大，点乘的结果也就越大④最终的value计算softmax计算流程分值->e^x->归一化归一化之后再乘以V矩阵，然后再相
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2024-04-05 08:38:10
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BERT预训练模型字向量提取工具BERT预训练模型字向量提取工具版本： v 0.3.7更新: 2020/4/20 16:39工具说明本工具直接读取BERT预训练模型，从中提取样本文件中所有使用到字向量，保存成向量文件，为后续模型提供字向量。本工具直接读取预训练模型，不需要其它的依赖，同时把样本中所有出现的字符对应的字向量全部提取， 后续的模型可以非常快速进行索引，生成自己的句向量，不再需要庞大的预
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2024-07-09 20:29:01
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在写这一篇的时候，偶然发现有一篇博客，相比于我之前的一篇写得更详尽，这一篇也参考这篇博客来继续写写自己的笔记总结。一、什么是Bert？二，bert的原理从创新的角度来看，bert其实并没有过多的结构方面的创新点，其和GPT一样均是采用的transformer的结构，相对于GPT来说，其是双向结构的，而GPT是单向的，如下图所示elmo：将上下文当作特征，但是无监督的语料和我们真实的语料还是有区别的
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2024-01-05 20:45:10
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BERT 模型是 Google 在 2018 年提出的一种 NLP 模型，成为最近几年 NLP 领域最具有突破性的一项技术。在 11 个 NLP 领域的任务上都刷新了以往的记录，例如GLUE，SquAD1.1，MultiNLI 等。一，BERT整体概述1，前言Google 在论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLa
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2024-03-05 13:43:25
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ELMO，是Embedding from Language Model的缩写( Peters等人，2018年)，通过无监督预训练多层双向LSTM模型来学习带上下文信息的（Contextualized）单词表示。双向语言模型 双向语言模型( bi-LM )是ELMO的基础。模型的输
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2024-05-28 09:56:41
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本篇内容：配置好谷歌开源bert运行环境。开源地址：https://github.com/google-research/bert关于BERT的介绍就不多说了，直接看我们将配置的环境：tensorflow_gpu 1.11.0CUDA 9cudnn 7python 3.6注意，这些环境都是一一对应的，不能乱下。如果想下载其他版本，附上对照表链接：配置好后，就可以运行google-bert模型了，当
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2023-12-04 22:17:17
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写在前面最近在看的主要是跟知识相关的一些东西，包括回顾了一些知识表示模型呀，一些大规模的语言模型如何锦上添花融入外部知识的方法呀，如果你感兴趣的话可以直接去之前几篇文章里面瞄一眼。今天就以 知识 为切入点来更深入地剖析一下最近比较火的预训练模型。√ Language Models as Knowledge Bases?√ Linguistic Knowledge and Transferabili
原创
2021-03-28 21:44:43
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BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，通过掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务实现深度双向语义理解。其核心创新在于双向上下文建模，突破了传统单向语言模型的局限。本文详细介绍了BERT的算法原理、实现步骤及训练流程，包括文本预处理、模型架构、训练策略和可视化监控。通过PyTorch实现了一个轻量化BERT模型，并展示了其在经济全球化文本上的预训练过程。
子网掩码（subnet mask） 别称：也叫网络掩码，地址掩码，子网络遮罩。 意义：是用来指
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2024-07-15 23:00:08
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2月15日，OpenAI在官博介绍了一个大规模无监督NLP模型：GPT 2.0，被称为“史上最强通用NLP模型”。该模型可以生成连贯的文本段落，刷新了7大数据集基准，并且能在未经预训练的情况下，完成阅读理解、问答、机器翻译等多项不同的语言建模任务。一时间，GPT 2.0的消息在全网刷屏，有关这一模型是否被过誉的讨论也在热烈进行中。今天这篇文章，来自新浪微博AI Lab的算法专家张俊林将谈一谈自己对
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2024-08-04 11:47:34
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目前没有整理完善，先留个坑~Bert模型介绍BERT的关键技术创新是将Transformers双向训练作为一种流行的注意力模型应用到语言建模中。Masked LM (MLM)在向BERT输入单词序列之前，每个序列中有15%的单词被[MASK]token替换。然后，该模型试图根据序列中其他非MASK词提供的上下文来预测MASK词的原始值。本文主要记录使用tensorflow serving部署训练好
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2020-12-29 23:53:00
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