文章目录bert的优势bert的结构bert的输入bert的预训练任务bert的微调工作 bert的优势bert是Word2Vec的替代，Word2Vec文章一写过，是词嵌入的一种方法，作用是将自然语言转化为词向量。bert使用transformer为主要框架，transformer可以准确把握语句的双向关系。bert是通过自监督学习方法，自监督学习方法指在没有标签的数据集上进行监督学习，学习结
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2023-11-27 19:51:18
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论文：https://export.arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf 参考资料：(60条消息) Transformer详解（看不懂你来骂我）_mathor的博客-CSDN博客_transformer(60条消息) Transformer代码完全解读！_Datawhale-目录Transformer模型架构Encoder Positional encodi
Transformer的背景:
2017年发表的的Transformer论文2018年出现优势:
Transformer能够利用分布式GPU进行并行训练，提升模型训练效率.在分析预测更长的文本时, 捕捉间隔较长的语义关联效果更好. attention机制的使用.Transformer结构解析输入部分
源语言的文本嵌入层 + 位置编码器目标语言的文本嵌入层 + 位置编码器编
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2023-11-03 08:42:50
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当今自然语言处理领域中最重要和最成功的模型之一是Transformer模型。它是一种基于自注意力机制的神经网络模型，最初由Google公司的研究人员提出，并被广泛应用于机器翻译、文本生成、情感分析等任务中。 Transformer模型之所以被广泛使用，是因为它在自然语言处理任务中取得了相当不错的结果。与传统的递归神经网络（如循环神经网络）不同，Transformer使用了全连接层和注意力
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2023-12-13 06:37:55
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文章目录1 背景2 模型结构3 Encoder模块3.1 位置编码3.2 自注意力机制3.3 多头注意力3.4 Layer Normalization3.5 Encoder整体结构4 Decoder模块4.1 Masked Multi-Head Self-Attention4.2 Multi-Head Encoder-Decoder Attention5 总结 1 背景Transformer是谷
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2024-05-15 07:08:22
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# PyTorch与Transformer的关系探讨
在深度学习领域，PyTorch与Transformer架构已经成为了研究与应用的热点。PyTorch是一个灵活且高效的深度学习框架，广泛应用于各种深度学习任务。而Transformer是一种用于序列到序列任务的模型架构，尤其在自然语言处理（NLP）中表现突出。
## PyTorch简介
PyTorch是一个开源的深度学习框架，支持动态计算
我们通常是拿到一个任务，譬如图像分类、识别等，搜集好数据后就开始直接用模型进行训练，但是现实情况中，由于设备的局限性、时间的紧迫性等导致我们无法从头开始训练，迭代一两百万次来收敛模型，所以这个时候迁移学习就派上用场了。什么是迁移学习？ 迁移学习通俗来讲，就是运用已有的知识来学习新的知识，核心是找到已有知识和新知识之间的相似性，用成语来说就是举一反三。由于直接对目标域从头开始学习成本太高，我们故而
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2024-02-04 12:37:23
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随着深度学习的发展，自然语言处理领域的难题也得到了不断突破，AlphaGo项目的主要负责人David Silver曾说“深度学习 (DL)+ 强化学习 (RL) = 人工智能 (AI)”。目前深度学习在自然语言处理上主要有哪些应用？在工程实践中是否会有哪些瓶颈？以下内容是根据达观数据联合创始人高翔在《深度学习与文本智能处理》直播的总结。 一、为什么做文本挖掘 什么是
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2023-12-18 16:09:09
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构建词表是NLP任务中的一个基本要求，传统的方法是对各个句子进行分词，然后选取频率最高的N个词组成词表。但是这样的做法不可避免的会带来一些问题，如OOV问题，低频次/稀疏词的语义很难获取（因为没有训练）等。为解决上述问题，提出了subword模型。该模型的划分粒度介于词与字符之间，如将"looking"分割为“look”和“ing”两个子词，因而它能够大大降低词典的大小，同时对相近词能更好的处理s
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2024-06-25 17:44:16
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个人总结： 一、NLP由于需要对上下文进行理解，因此具有记忆能力的循环神经网络是种很好的模型。 二、seq2seq框架由编码器和解码器构成，编码器将输入单词编码成context向量，解码器根据该向量解码出单词序列。 三、为了更关注与当前时刻词更加有关联性的其它词，需要对其它词对当前时刻的影响进行加权，因而出现了注意力机制Attention。 四、为了解决RNN只能按时间步递归计算问题，Transf
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2024-06-13 16:43:39
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文章目录一. 从RNN到Transformer二. 解析Transformer2.1 Transformer结构2.2 Attention2.2.1 self-attention是什么2.2.2 Multi-head Attention2.3 Position-wise Feed Forward Network2.4 Layer Normalization2.5 Decoder2.5.1 Enc
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2024-01-13 21:38:20
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文章目录transformer整体模型Self-Attention传统的word2vecself-attentionself-attention如何计算self-attention的multi-headed机制Transformer多层堆叠位置信息的表达Add & Normalize transformer整体模型transformer做了一件什么事情呢？ 为什么要提出transform
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2024-01-02 13:07:52
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前言由谷歌团队提出的预训练语言模型BERT近年来正在各大自然语言处理任务中屠榜（话说学者们也挺有意思的，模型名都强行凑个芝麻街的人物名，哈哈哈）。 BERT算法的最重要的部分便是Transformer的概念，它本质上是Transformer的编码器部分。 而Transformer是什么呢？transformer是永远的神，自从transformer使用了抛弃rnncnn的纯attention机制之
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2023-12-27 13:20:46
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01研究动机抱怨是一种表达现实和人类期望之间不一致的言语行为[1]。人们会根据情况的严重性和紧迫性，用抱怨来表达他们的担忧或不满。轻微的抱怨可以达到发泄情绪以促进心理健康的目的，但严重的抱怨可能会导致仇恨甚至欺凌行为[2]。之前的研究主要集中在识别抱怨是否存在或其类型上，但是分析抱怨强度尤其重要，因为一定程度的抱怨可能会对公司或组织造成严重的负面后果。 图1 Jin数据集中
# ML与NLP的关系入门指南
在当今的技术世界中，机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）是两个迅速发展的领域。对于刚入行的小白来说，理解它们之间的关系非常重要。本文将通过流程步骤、代码示例和状态图来帮助你理解这两个领域之间的纽带。
## 整体流程
理解ML与NLP的关系，我们可以根据以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 理解什么是机器学习 |
原创
2024-09-04 04:26:09
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Transformer是现在NLP领域最大的网红特征抽取器，基本现在所有的前沿研究都基于Transformer来做特征提取。《Attention is all you need》Transformer是一个用于机器翻译的编、解码器结构，这也是它为什么叫Transformer的原因。因为在序列编码中强大的特征提取能力和高效的运算特性，Transformer被从编、解码结构中抽离出来，NLP中目前最流
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2023-09-05 14:45:22
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attention和transformer attention attention是什么？ Attention出现的原因是什么？ 基于循环神经网络（RNN）一类的seq2seq模型，在处理长文本时遇到了挑战，而对长文本中不同位置的信息进行attention有助于提升RNN的模型效果。 这个答案又衍生 ...
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2021-09-15 23:16:00
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预训练模型(Pretrained model)：一般情况下预训练模型都是大型模型，具备复杂的网络结构，众多的参数量，以及在足够大的数据集下进行训练而产生的模型.在NLP领域，预训练模型往往是语言模型，因为语言模型的训练是无监督的，可以获得大规模语料，同时语言模型又是许多典型NLP任务的基础，如机器翻译，文本生成，阅读理解等，常见的预训练模型有BERT, GPT, roBERTa, transfor
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2024-01-11 00:33:02
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OCR也叫作光学字符识别，主要用到了CNN来提取特征以及RNN来对序列进行分析相关性，这两者后来就结合而成了CRNN。然后还用CTC(Connectionist temporal classification)作为损失函数来解决对齐问题。CNN简介卷积神经网络里有一个概念叫做感受野。感受野是用来表示网络内部不同神经元对图像的感受范围，也就是在CNN中表示原图的区域大小，那是因为CNN关注局部像素的
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2023-12-06 20:42:48
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1.ERNIE 1.0 完成快递单信息抽取命名实体识别是NLP中一项非常基础的任务，是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。命名实体识别的准确度，决定了下游任务的效果，是NLP中的一个基础问题。在NER任务提供了两种解决方案，一类LSTM/GRU + CRF，通过RNN类的模型来抽取底层文本的信息，而CRF(条件随机场)模型来学习底层Token之间的联系；另外一类是
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2024-02-28 14:20:39
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