NLP教程TF_IDF词向量句向量Seq2Seq 语言生成模型CNN的语言模型语言模型的注意力Transformer 将注意力发挥到极致ELMo 一词多义GPT 单向语言模型BERT 双向语言模型目录NLP教程怎么了怎么训练代码总结全部代码怎么了BERT 和 GPT 还有 ELMo 是一个性质的东西。 它存在的意义是要变成一种预训练模型，提供 NLP 中对句子的理解。ELMo 用了双向 LSTM 作为句子信息的提取器，同时还能表达词语在句子中的不同含义；GPT 呢， 它是一种单向
原创
2021-07-09 14:52:07
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前面已经介绍了transformer，理解了transformer，那么理解bert就简单多了。对transformer不是很了解的可以跳转到bert的核心代码解读在，本文主要介绍训练实例。Bert简介BERT来自Google的论文Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding，BERT是”Bid
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2024-08-22 13:11:25
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（一） 自然语言处理概念及发展什么是自然语言处理？自然语言处理（NLP）是计算机科学领域以及人工智能领域的一个重要的研究方向，它研究用计算机来处理、理解以及运用人类语言（如中文、英文等），达到人与计算机之间进行有效通讯。在一般情况下，用户可能不熟悉机器语言，所以自然语言处理技术可以帮助这样的用户使用自然语言和机器交流。从建模的角度看，为了方便计算机处理，自然语言可以被定义为一组规则或符号的集合，我
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2023-11-21 20:04:49
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在深度学习中，文本匹配模型可以分为两种结构：双塔式和交互式。双塔式模型也称孪生网络、Representation-based，就是用一个编码器分别给两个文本编码出句向量，然后把两个向量融合过一个浅层的分类器；交互是也称Interaction-based，就是把两个文本一起输入进编码器，在编码的过程中让它们相互交换信息，再得到最终结果。如下图：双塔式模型中有监督句向量比较主流的方案是Facebook
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2024-01-16 16:41:09
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目录ELMO模型论文摘要核心思想模型细节GPT模型BERT模型ELMO模型论文摘要本文作者推出了一种新的基于深度学习框架的词向量表征模型，这种模型不仅能够表征词汇的语法和语义层面的特征，也能够随着上下文语境的变换而改变。简单来说，本文的模型其实本质上就是基于大规模语料训练后的双向语言模型内部隐状态特征的组合。实验证明，新的词向量模型能够很轻松的与NLP的现有主流模型相结合，并且在六大NLP任务的结
ACL2020 Best Paper有一篇论文提名奖，《Don’t Stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Task...
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2022-11-28 12:56:02
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx一、前言谷歌团队的Thang Luong直接定义：BERT模型开启了NLP的新时代！h...
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2022-04-26 12:52:07
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx一、前言谷歌团队的Thang Luong直接定义：BERT模型开启了NLP的新时代！h...
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2021-10-26 15:37:57
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作者：陈安东，中央民族大学，Datawhale成员对于刚入门NLP的伙伴来说，看到NLP任务很容易觉得眼花
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2022-07-30 00:23:19
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一、BERT整体结构Transformer的Encoder，而没有用其Decoder，我想是因为BERT是一个预训练模型，只要学到其中语义关系即可，不需要去解码完成具体的任务。整体架构如下图：多个Transformer Encoder一层一层地堆叠起来，就组装成了BERT了，在论文中，作者分别用12层和24层Transformer Encoder组装了两套BERT模型，两套模型的参数总数分别为11
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2024-01-10 21:09:02
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学习总结回顾【李宏毅深度学习CP18-19】自监督学习之BERT和【李宏毅深度
原创
2022-07-14 15:36:47
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作者：张贤，哈尔滨工程大学本文约7000字，NLP专栏文章，建议收藏阅读审稿人：Jepson，Datawhale成员，毕业于中国科学院，目前在腾讯从事推荐算法工作。
结构总览
一、前言2018 年是机器学习模型处理文本（或者更准确地说，自然语言处理或 NLP）的转折点。我们对这些方面的理解正在迅速发展：如何最好地表示单词和句子，从而最好地捕捉基本语义和关系？此外，NLP 社区已经发布了非常
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2022-08-29 20:02:31
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本文是追一科技潘晟锋基于谷歌论文为 AI 科技评论提供的解读稿件。 最近谷歌研究人员通过新的BERT模型在11项NLP任务中夺得STOA结果，这在自然语言处理学界以及工业界都引起了不小的热议。作者通过在33亿文本的语料上训练语言模型，再...
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2018-10-29 10:17:42
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# 如何实现 NLP BERT
在自然语言处理(NLP)领域，BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是一种强大的预训练模型，可以用来解决多种语言处理任务，如文本分类、命名实体识别等。如果你是一名刚入行的小白，本文会为你详细介绍如何实现 BERT 模型。
## 整体流程
首先，让我们看看整个实现流程。下表展
原创
2024-10-16 05:22:26
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一文彻底搞懂BERT 一、什么是BERT?没错下图中的小黄人就是文本的主角Bert ，而红色的小红人你应该也听过，他就是ELMo。2018年发布的BERT 是一个 NLP 任务的里程碑式模型，它的发布势必会带来一个 NLP 的新时代。BERT 是一个算法模型，它的出现打破了大量的自然语言处理任务的记录。在 B
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2023-09-14 12:47:56
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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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结构总览一、前言2018 年是机器学习模型处理文本（或者更准确地说，自然语言处理或 NLP）的转折点。我们对这些方面的理解正在迅速发展：如何最好地表示单词和句子，从而最好地捕捉基本语义和关系？此外，NLP 社区已经发布了非常强大的组件，你可以免费下载，并在自己的模型和 pipeline 中使用（今年可以说是 NLP 的 ImageNet 时刻，这句话指的是多年前类似的发展也加速了 机器学习在计算机
原创
2021-04-06 19:46:37
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↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：陈安东，中央民族大学，Datawhale成员对于刚入门NLP...
原创
2022-10-20 15:50:06
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