首篇严肃的“BERT学”研究，40＋论文对比，解读BERT工作原理2020目前，不管是工业界还是学术界，基于Transformer的模型已经广泛应用于自然语言处理(NLP)任务中，然而很多人依然对这些模型的内部工作机制知之甚少。
专栏首页AI科技评论首篇严肃的“BERT学”研究，40+论文对比，解读BERT工作原理首篇严肃的“BERT学”研究，40+论文对比，解读BERT工作原理2020-04-142020-04-1415:02:15阅读1700作者|张景俊编辑|丛末目前，不管是工业界还是学术界，基于...
然而，对于Semanticknowledge的研究学术论文相对较少，但是不乏如Tenney等人的研究，他们主要对BERT编码与语义知识之间的关系进行了研究。对于Worldknowledge的研究主要是Petroni等人，他们于2019发表了有关vanillaBERT与Worldknowledge在关系型任务中的工作原理论文。
首篇严肃的“BERT学”研究，40+论文对比，解读BERT工作原理,
Bert的原始论文，也简单对比了下两种模式，我印象是Fine-tuning模式要略优于特征集成模式。综合上述三个工作，我觉得目前可以得出的结论是：对于句子匹配类任务，或者说是输入由多个不同组成部分构成的NLP任务，那么在应用Bert的时候，采用Fine-tuning效果是要明显好于特征集成模式的。
Title：基于最大化互信息对比学习的自监督bert？.(ContrastiveMulti-ViewRepresentationLearningonlanguage)Abstract：在此论文中,我们在deepinfomax,infoNet等互信息最大化的基础上，使用对比学习思路，构建了一个基于孪生Bert的无监督预训练模型,这是一种在文本蕴含...
8篇论文梳理BERT相关模型进展与反思.2019-09-05|作者：陈永强.BERT自从在arXiv上发表以来获得了很大的成功和关注，打开了NLP中2-Stage的潘多拉魔盒。.随后涌现了一大批类似于“BERT”的预训练（pre-trained）模型，有引入BERT中双向上下文信息的广义自回归...
纯干货|目前看到的BERT比较透彻的文章，强烈推荐自然语言作者：dicksonjyl560101时间：2019-04-2408:44:110删除编辑...论文相关的Tensorflow的代码可以从GitHub获取，其作为Tensor2Tensor包的一部分。哈佛的NLP团队也实现了一个基于PyTorch的...
尽管基于BERT的模型在NLP诸多下游任务中取得了成功，直接从BERT导出的句向量表示往往被约束在一个很小的区域内，表现出很高的相似度，因而难以直接用于文本语义匹配。为解决BERT原生句子表示这种“坍缩”现象，美团NLP中心知识图谱团队提出了基于对比学习的句子表示迁移方法——ConSERT，通过...
论文对比了原版的BERT模型，百度的ERNIE模型，以及本次论文的模型BERT-wwm在不同任务和数据集上的表现。论文在以下几个任务中使用中文数据集进行了测试。对于同一模型，研究人员运行模型10遍（不同随机种子），汇报模型性能的最大值...
当BERT来解决复杂的NLP任务,大家通常都是采用增加模型的复杂度来提升模型的准确度,然而Voita等人通过实验表明,这一做法往往会使得一部分NLP任务因为模型过于复...
在看bert论文前,建议先了解《Attentionisallyouneed》论文。创新点:通过MLM,使用双向Transformer模型,获得更丰富的上下文信息输入方式,句子级输入,可以是一个句子或2个句子,...
当BERT来解决复杂的NLP任务,大家通常都是采用增加模型的复杂度来提升模型的准确度,然而Voita等人通过实验表明,这一做法往往会使得一部分NLP任务因为模型过于复杂反而而造成模型性能...
前一段时间谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得SOTA结果,引爆了整个NLP界。而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用。谷歌的Transformer模型最...
BERT关注86BERT全称BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers,是预训练语言表示的方法,可以在大型文本语料库(如维基百科)上训练通用的“语言...
当BERT来解决复杂的NLP任务,大家通常都是采用增加模型的复杂度来提升模型的准确度,然而Voita等人通过实验表明,这一做法往往会使得一部分NLP任务因为模型过于复杂反而而造成模型性能的...
当BERT来解决复杂的NLP任务,大家通常都是采用增加模型的复杂度来提升模型的准确度,然而Voita等人通过实验表明,这一做法往往会使得一部分NLP任务因为模型过于复杂...
据官方统计,NAACL2019共收到1955篇论文,接收论文424篇,录取率仅为22.6%。其中长论文投稿1198篇,短论文757篇。刚刚,大会放出了本届会议的最佳论文,谷...
随后涌现了一大批类似于“BERT”的预训练(pre-trained)模型,有引入BERT中双向上下文信息的广义自回归模型XLNet,也有改进BERT训练方式和目标的RoBERTa和S...
我们将很快用上述新结果更新XLNet的论文。原文链接:https://medium/@xlnet.team/a-fair-comparison-study-of-xlnet-and-bert-with-large-models-5a4257f59...