2020-12-12 对句子对向量的输出做了不同处理。本任务评估的其实是预训练模型输出的句子向量表征的效果。但这并不能说明 BERT 的句子表征能力弱。不同任务使用的训练方法不同效果可能差异很大。
2019-12-28 本文是一份使用简化版的 BERT 模型——DisTillBERT 完成句子情感分类任务的详细教程。DistilBERT 先对句子进行处理。我们重点介绍训练这个句子分类模型的代码。
2018-10-18 谷歌才发布这个NLP预训练模型的论文(https。而语境模型则会根据句子中其他单词来生成每个单词的表示。但不久后也会发布多语言模型。直接获得预训练模型的语境嵌入会更好一些。
2019-06-19 这样的映射使得语义上比较相似的词。我们需要把一个词编码成向量。由encoder编码到语义空间和decoder根据语义空间解码翻译成一个个的英语句子。我们需要一个固定长度的context向量来编码所有语义。
2020-09-13 作者结合了roberta、词法信息和句法信息。在AE中结合语法信息 作者将结合语法信息的AE任务称为CSAE(contextualized syntax-based AE)。
2020-12-24 并通过实验分析了BERT的句子表示。我们便可以将BERT句子表示的相似度简化为文本表示的相似度。然而稀疏性的分布会导致表示空间中存在很多。作者通过最大化BERT句子表示的边缘似然函数来学习基于流的生成模型。
2018-10-18 BERT 在文本多分类的任务中。▲ 图8. MRPC数据集输入文本读取方式 我们需要让 text_a 读取被分类的文本。▲ 图9. 在文本多分类的任务中。
2020-03-26 所以我们会对所有图像输入(不管是整张图片还是局部RoIs)使用pre-trained R-CNN提取2048维的visual feature embedding输入到模型中。由于模型会接收整张图片的输入。
2020-10-27 将两种经典的预训练语言模型(Masked Language Model。被预测的token之间的依赖关系 (MPNet vs MLM) 整个序列的位置信息 (MPNet vs PLM) MPNet。
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