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时间:2020-06-05 18:07:55 作者:谈莉娜 浏览量:4788

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13)为每个单词学习了单独的表征,但与上下文没有联系。后来的方法就开始将这些表征的尺度拓展到了句子和文本级别(Le和Mikolov,20141110100110000111100100011110011110100011100010101110010010111000101010101110010010111010101110101110100010110101100001001110011010010110100110011110011110101110100000001110010010111011100010110010110011100100101110001011101111100110101111001001010011100111100110101000010011100111100101001011010111101000101001111000011011100101100010011010011111100111100101001011010111100101101111011011000100101100111001011001101110111110111001111000100110000111001011001110010110000110100110011110011110011100100111110101111111100110100110001000111011100110100110001001111101011111111001111011101110111100111010001000100110111010111001011011011110110100111001011010001110101011;Conneau等人,2017)。当前的方法能够基于单词的上下文不同而学到不同的表征(McCann等人,2017;Peters等人,2018

)。  2、LM预训练  许多成功的预训练方法都是基于语言建模(LM)的变体。LM的优点是它不需要任何人工注释,并且许多语言都有足够的文本资老虎机交流群见下图

料学出一个不错的模型d。此外,LM是多用途的,可以通过各种目标函数,学习句子和单词的表征。  3、由浅入深  在过去的几年里,NLP领域中最1110100110010100100110011110010010111100100011111110010110001001101001111110011010000011100001011110010010111011100010111110011110111011100011010010100000110011001100001110100110011011100001101110010110000101101010000010100101011111111001111011101110111100111010001000100110111010111001011011011110110100111001011010001110101011先进的模型变得越来越深入。仅仅两年前,大多数任务上表现最佳的模型都还是2-3层的深度BiLSTM,只有机器翻译领域表现最好的模型是与众不同的,如下图

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16层(Wu等人,2016)。相比之下,目前的模型如BERT-Large和GPT-2由24个Transformer模块组成,而最新的模型甚至1110010110001101100000011110010010111000100001111110010010111000101010101110010110000110101101111110011110101100100100011110100010101111100111011110011110101100101011001110010010111000100000001110010110101101101000111110010110001001101001111110011010000011100001011110010010111011100010111110011110111011100011010010100000110001001011010011000100110010111001011000010110101000111010011001101110000110001010010101111111100111100101001011010111101000101001111000011011100101100010011010011101011111111001111011101110111100111010001000100110111010111001011011011110110100111001011010001110101011会更深。  4、预训练vs目标设定  预训练和目标任务的选择密切相关。例如,句子的表达对于单词级别的预测并没有用,而基于词组的预训练对于词组

级的预测是重要的。总的来说,为了获得最佳的目标性能,而选择类似的预训练任务是有益的。  三、预训练  1.为什么语言建模会如此有效?  预训

练语言模型的取得了惊人的成功。语言建模成功的一个原因可能是,它是一项非常困难的工作,即使对于人类来说也不例外。为了有机会解决这个难题,模型需如下图

如下图

11100110101100111000100111100101101101111001111011100111101111101000111011101001101000111001111101011111111001111011101110111100111010001000100110111010111001011011011110110100111001011010001110101011,见图

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