BERT是基于微调的多层Transformer编码器，目标是生成语言模型，只需要transformer的encoder部分。BERT 使用 Transformer 做encoder，可以有更深的层数、更好并行性。BERT 模型增加了词向量模型泛化能力，充分描述字符级、词级、句子级甚至句间关系特征。模型非常的深，12层，并不宽(wide），中间层只有1024。BERT 五个关键： Pre-
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2023-09-04 22:03:42
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# BERT在下游NLP任务中的应用方案
## 引言
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种深度学习模型，尤其适用于自然语言处理（NLP）任务。BERT通过预训练的方法，能够捕获语言的上下文特点，使其在多个下游NLP任务中表现优秀，如文本分类、命名实体识别（NER）、问答系统等。本文提出一个基于BERT的
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
前言Transformers 版本 4.4.2，pytorch 版的 BERT 相关代码，从代码结构、具体实现与原理，以及使用的角度进行分析，包含以下内容：BERT-based Models应用模型BERT训练和优化Bert解决NLP任务BertForSequenceClassificationBertForMultiChoiceBertForTokenClassificationBertForQ
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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# GPT如何应用于NLP：解决文本分类问题
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，它在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域有着广泛的应用。在本文中，我们将使用GPT来解决一个具体的NLP问题：文本分类。
## 问题描述
文本分类是将一段文本分到预定义的
原创
2023-08-18 13:56:55
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作者|许明整理|NewBeeNLP公众号随着Transformer 在NLP中的表现，Bert已经成为主流模型，然
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2022-07-30 01:08:58
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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。
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
文章目录前言三、BERT-based Models3.1 BertForPreTraining3.2 BertForSequenceClassification3
原创
2022-08-25 11:15:49
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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]。-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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
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（
Google - BERTTips：本人也是初学者，如有错误，还请不吝赐教之前一直认为方法论和思维方式才是最重要的，实际的解决方案会随着时间的改变快速更迭，所以一直没有记录的习惯，…Before BERT 很多机器学习领域的任务，或显式或隐式地可以分为两个阶段 - 将问题数据映射到一个潜藏信息的低维空间里，即将原问题里的元素 X 映射为 hx - 再将 hx 映射到（分类到）（回归到）数据标签y上
bertorch ( https://github.com/zejunwang1/bertorch ) 是一个基于 pytorch 进行 bert 实现和下游任务微调
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2022-06-03 00:50:34
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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（
