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...
在上周BERT这篇论文[5]放出来引起了NLP领域很大的反响，很多人认为是改变了游戏规则的工作，该模型采用BERT+fine-tuning的方法，在11项NLPtasks中取得了state-of-the-art的结果，包括NER、问答等领域的任务。本…
本文通过8篇论文梳理了BERT相关论文，并分析了BERT在各种任务中的效用。.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...
1.前言2018年最火的论文要属google的BERT，不过今天我们不介绍BERT的模型，而是要介绍BERT中的一个小模块WordPiece。2.WordPiece原理现在基本性能好一些的NLP模型，例如OpenAIGPT，google的BERT，在数据预处理的时候都会有WordPiece的
首先，bert本来就不太适合NLG任务。现在还有那么多论文在沿用RNN-based的encoder-decoder模型做seq2seq，不只是因为研究人员们没来得及上bert。其次，没什么“兼容”的说法，有一些论文已经按照题主的思路做过了，其中部分论文声明得出了还不错...
6)BERT介绍7)论文解读:BERT模型及fine-tuning8)NLP突破性成果BERT模型详细解读9)干货|BERTfine-tune终极实践教程:奇点智能BERT实战教程，在AIChallenger2018阅读理解任务中训练一个79+的模型。10)【BERT详解】《DissectingBERT》by
在上周BERT这篇论文[5]放出来引起了NLP领域很大的反响,很多人认为是改变了游戏规则的工作,该模型采用BERT+fine-tuning的方法,在11项NLPtasks中取得了state-of-the-art的结果,包...
本节介绍BERT模型架构和具体实现,并介绍预训练任务,这是这篇论文的核心创新。模型架构BERT的模型架构是基于Vaswanietal.(2017)中描述的原始实现multi-la...
1、论文的主要贡献2、模型架构3、关键创新3、实验结果四、BERT模型的影响五、对BERT模型的观点六、参考文献一、前言最近谷歌搞了个大新闻,公司AI团队新发布的BERT模型,在机...
我们提出了一种新的称为BERT的语言表示模型,BERT代表来自Transformer的双向编码器表示(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)。不同于最...
1、论文的主要贡献2、模型架构3、关键创新3、实验结果四、BERT模型的影响五、对BERT模型的观点六、参考文献一、前言最近谷歌搞了个大新闻,公司AI团队新发...
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SpanBERT,还有结合多任...
Gordon在本文中总结了所有的BERT压缩模型的方法,并对该领域的论文进行罗列及分类,我们下面来看:一、压缩方法1、剪枝——即训练后从网络中去掉不必要的部分。这包括权重大小剪枝、...
【新智元导读】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”的预训练模型。本文...
作者给出了Michel等人在2019年发表论文,阐述了增加BERT模型复杂度对下游任务造成的损害,实践表明通过禁用部分多余的头不但没有造成性能的下降,反而给机器翻译任务带来了性能上的提...
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...