文宇肃然
文宇肃然

15 分钟搭建一个基于XLNET的文本分类模型——keras实战

今天笔者将简要介绍一下后bert 时代中一个又一比较重要的预训练的语言模型——XLNET ，下图是XLNET在中文问答数据集CMRC 2018数据集（哈工大讯飞联合实验室发布的中文机器阅读理解数据，形式与SQuAD相同）上的表现。我们可以看到XLNET的实力略胜于BERT。

15 分钟搭建一个基于XLNET的文本分类模型——keras实战_第1张图片

XLNET 的一些表现

 

这里笔者会先简单地介绍一下XLNET精妙的算法设计，当然我尽量采用通俗的语言去表达那些深奥的数学表达式，整个行文过程会直接采用原论文的行文流程：Observition—>Motivition—>Contribution。然后我会介绍一下如何用python在15分钟之内搭建一个基于XLNET的文本分类模型。

XLNET的原理

Observision

XLNET的原论文将预训练的语言模型分为两类：

1. 自回归:根据上文预测下文将要出现的单词，让模型在预训练阶段去做补充句子任务,其中代表模型就是

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