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elmo和bert
...
ELMo
、Transformer模型原理;结构;技巧以及应用详解
答:
ELMo
,作为2018年NAACL的杰出论文,通过整合CNN和双向LSTM的contextualized词向量,突破了Word Embedding的局限,能够根据上下文动态调整单词表示,解决了多义词识别的难题。ELMo的上下文感知性使其在NLP任务中大放异彩。Transformer作为另一种革命性的预训练模型,其核心在于自注意力机制,完全摒弃了RNN和CNN。Tra...
[模型]什么是
BERT 模型
答:
ELMo 通过双向长短期记忆模型 (LSTM),对句中的每个词语引入了基于句中其他词语的深度情景化表示。但
ELMo 与 BERT
不同,它单独考虑从左到右和从右到左的路径,而不是将其视为整个情境的单一统一视图。由于绝大多数 BERT 参数专门用于创建高质量情境化词嵌入,因此该框架非常适用于迁移学习。通过使用...
BERT
预训练模型
答:
高级语言模型:
elmo
\GPT,elmo采用1层静态向量+2层单向LSTM提取特征,并且能够解决一词多义,elmo是一个双向语言模型,但实际上是两个单向语言模型(方向相反)的拼接,这种融合特征的能力比
BERT
一体化融合特征方式弱。GPT采用Transformer的decoder单元提取特征,同样也可以解决一词多义问题,但GPT是单向的。
elmo
芝麻街人物是什么?
答:
1、艾摩(
ELMO
)贪玩的3岁男怪兽,声音清亮,笑声非常有感染力,喜欢用名字提他自己,整天大叫“ELMO wants to play!”。他总是快快乐乐,不停地尝试做每一件事,就算不开心,都很快没事。即便做事能力不够也不会气馁,对自己和生活有着正面乐观的态度。2、大鸟(BIG BIRD)六岁的大鸟住在芝麻街上的...
BERT
:深度双向预训练语言模型
答:
举例来说,
ELMo
这种预训练语言模型使用feature-based的方法,通过将ELMo的预训练的表示作为额外的特征输入到特定于任务的模型中去;GPT使用fine-tuning的方法,通过引入少量的特定于任务的参数,在下游任务中训练时所有的预训练参数。 截止
BERT
之前的预训练语言模型都是单向的(unidirectional),包括GPT和ELMo,这样的方法对句子...
05-
ELMo
/
BERT
/GPT-NLP预训练模型
答:
在解释
BERT
,
ELMO
这些预训练模型之前,我们先看一下很久之前的计算机是如何读懂文字的? 每个字都有自己的独特的编码。但是这样是有弊端的,字和字之间的关联关系是无法得知的,比如计算机无法知道dog和cat都是动物,它反而会觉得bag和dog是比较相近的。 所以后来就有了Word Class,将一系列的词进行分类然后让一类词语和一...
BERT
- 论文解读
答:
注解:
BERT的
整体预训练和微调程序。除了输出层之外,在预训练和微调中使用相同的体系结构。相同的预训练模型参数用于初始化不同下游任务的模型。在微调过程中,所有参数都会微调。 2.3 基于监督数据的迁移学习: 也有研究表明,在大数据集的监督任务中,如自然语言推理和机器翻译可以有效地进行转换。计算机视觉研究也证明了...
语言模型
答:
而ERNIE系列,如ERNIE 2.0,通过多任务学习和增量学习进一步提升语义表示。词嵌入作为语言模型的基石,不仅能通过无监督学习获取,而且在各种NLP任务中展现了卓越性能。通过fasttext等模型和丰富的文献,我们可以深入理解word2vec、GloVe、
ELMo和BERT
等模型的原理和应用。参考文献 腾讯云BERT图解CSDN Transformer ...
理解
Bert
答:
于是赶紧回顾了下18年之后NLP的发展,基本就是将迁移学习更广泛的用于NLP领域,以及把17年年底的《Attention is all you need》里的思想给发扬光大了,
ELMO
弥补了传统word2vec多义词表示的不足,GPT使用更强大的特征提取器Transformer取代LSTM,Bert使用双向Transformer进一步改进了GPT成为这两年发展的集大成者。 从
Bert模型
...
预训练模型与10种常见NLP预训练模型
答:
RoBERTa的优化与超越 RoBERTa通过增大训练数据、调整batch size和动态掩码,进一步提高了性能,摒弃了NSP任务。 预训练策略的多样性
BERT的
mask策略包括静态和动态,以及不同组合方式的NSP训练,为模型适应性提供了多样性。 从
ELMO和
XLNet的自回归视角,ELMO解决了多义词难题,XLNet通过双流注意力机制...
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