图解 BERT 模型：从零开始构建 BERT – 闪念基因

NewBeeNLP 永远有料,永远有趣 188篇原创内容公众号最近系统性的看了一些有关于信息检索.文本匹配方向的论文,先贴下三篇主角论文: 「(ColBERT)」 Khattab, O., &am ...

NewBeeNLP 永远有料,永远有趣 194篇原创内容公众号最近又重新读了Transformer-XL和XLNet的论文和代码,又有很多新的感悟.其中,要想搞懂XLNet的同学一定要首先明白Tr ...

大家好,我是Giant,这是我的第4篇文章. 文本匹配是自然语言处理领域一个基础且重要的方向,一般研究两段文本之间的关系.文本相似度.自然语言推理.问答系统.信息检索都可以看作针对不同数据和场景的文本 ...

作者:朱帅学校:华中科技大学研究方向:文本匹配,对话系统 1. 关于文本匹配文本匹配是NLP的基础任务之一,按照论文中的实验对传统的文本匹配任务进行分类,大致可以分为文本检索(ad-hoc),释 ...

读论文是做AI的人必需要下的功夫,所以咱们开通了专栏<每周NLP论文推荐>.本着有三AI的一贯原则,即系统性学习,所以每次的论文推荐也会是成系统的,争取每次能够把一个领域内的"故 ...

今年以来,中文 NLP 圈陆续出现了百亿.千亿甚至万亿参数的预训练语言模型,炼大模型再次延续了「暴力美学」.但 QQ 浏览器搜索团队选择构建十亿级别参数量的「小」模型,提出的预训练模型「摩天」登顶了 ...

背景使用预训练模型已经成为大部分NLP任务的标配,因此近年来有大量的工作围绕着如何提高预训练模型的质量.其中,引入外部知识无疑是最热门的话题之一.丁香园NLP联合华师大何晓丰老师团队,在今年的ACL ...

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& ...

在推荐系统中,用户行为序列化建模一直是个非常重要的话题,本文总结了近年来广告.推荐领域的十大序列化推荐算法,主要介绍每个算法的结构和其特点. 为什么进行序列化推荐? 传统的推荐系统,例如基于内容和协同 ...

Datawhale干货作者:陈安东,中央民族大学,Datawhale成员过去的几年里,Transformer大放异彩,在各个领域疯狂上分.它究竟是做什么,面试常考的Transformer位置编 ...

预训练模型可以分为以下三个大类: 自回归模型自动编码模型序列到序列模型什么是自回归模型(auto-regressive model):经典的语言建模任务,根据已读取文本内容预测下一个单词.比如T ...

编辑整理:孟航程出品平台:DataFunTalk 导读:知识表示是知识获取与应用的基础,贯穿了小米知识图谱的构建与应用.本文将结合小米知识图谱的构建及小爱问答场景,介绍融合文本和知识图谱的知识表示学 ...

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