ELMO

迁移学习(Transfer learning)

很可能你已经听说过了ELMo，BERT，和其他一些名字----在这篇文章后，希望你能有一个大致的了解。将知识从一个模型“迁移”到另一个一般的迁移学习的思想是将知识从一个任务/模型迁移到另外一个。
qq_40729302·2023-01-12 12:09

NLP经典论文：ELMo 笔记

NLP经典论文：ELMo笔记论文介绍模型结构文章部分翻译AbstractELMo:EmbeddingsfromLanguageModels3.1Bidirectionallanguagemodels3.2ELMo3.3UsingbiLMsforsupervisedNLPtasks3.4Pre-trainedbidirectionallanguagemodelarchitecture
电信保温杯·2023-01-11 07:24

BERT解读

背景之前我们解读了ELMo和OpenAIGPT，我们发现他们直接的比较各有优缺点，不同于OpenAIGPT的单向语言模型，ELMo用的是双向语言模型，这能更好的捕捉文本语句中上下文的依赖关系，但是特征提取器方面
别水贴了·2023-01-11 00:31

ELMO，BERT，GPT (三种解决一词多意问题的方法）

ELMO，BERT，GPT(三种解决一词多意问题的模型）文章目录摘要1.提出背景2.EmbeddingsfromLanguageModel(ELMO)3.BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers
HSR CatcousCherishes·2023-01-09 09:03

NLP教程笔记：GPT 单向语言模型

NLP教程TF_IDF词向量句向量Seq2Seq语言生成模型CNN的语言模型语言模型的注意力Transformer将注意力发挥到极致ELMo一词多义GPT单向语言模型BERT双向语言模型NLP模型的多种应用目录
_APTX4869·2023-01-09 09:29

【笔记】GPT

【笔记】GPT文章目录【笔记】GPT介绍原理预训练过程fine-tuningGPT和ELMO非常相似，把语言模型直接迁移到具体的NLP任务中，因此，更容易迁移学习；不过也有弊端，这种将结构带入下游任务中的模式
Finks_chen·2023-01-09 09:27

【论文阅读】Deep contextualized word representations

虽然是个NLP小白，但是感觉ELMo怎么这么眼熟，就在碰见的时候下载下来读一读了。
野生的野蛮人·2023-01-06 13:01

【论文笔记】ELMo：Deep contextualized word representations

Abstract介绍一种新型的深度语境化(deepcontextualized)词表示：模拟了复杂的词特征的使用(例如，语法和语义)模拟了词在不同语境中的使用（usevaryacrosslinguisticcontexts）其他要点：这个词向量是一个深度双向语言模型(biLM)内部状态的学习函数(vectorsarelearnedfunctionsoftheinternalstatesofadee
changreal·2023-01-06 13:27

深度学习 -- >NLP -- > Deep contextualized word representations(ELMo)

论文链接ELMo。该论文旨在提出一种新的词表征方法，并且超越以往的方法，例如word2vec、glove等。论文贡献点能捕捉到更复杂的语法、语义信息。用语言模型（双向LSTM）训练，能更好的结合
村头陶员外·2023-01-06 13:57

python安装bert模型_Pytorch中使用Bert预训练模型，并给定句子得到对应的向量

建议大家先看Bert原论文(看之前最好懂得ELMo，一定要懂transformer)，再结合这个博客(墙裂推荐)开始本次记录一共分成以下四步：安装transformer包导入BertTokenizer和
刘嘉耿·2023-01-06 09:53

NLP 预训练小综述

自从ELMO，GPT，BERT问世，基于大规模预料的预训练模型便开始流行起来。学者们的注意力渐渐从模型架构转移到了预训练上。预训练+微调的方式也创造了不少下游任务SOTA。
Hollyprince·2023-01-05 10:15

NLP之一文搞懂word2vec、Elmo、Bert演变

在自然语言处理中有词向量模型word2vec、Elmo以及Bert等，也有RNN，LSTM等下游encoding模型，初学者很容易搞混，下面就分别介绍这几个模型之间的区别和联系，以及NLP技术的发展之路
薛定谔的程序喵·2023-01-04 18:16

【译】BERT Fine-Tuning 指南（with PyTorch）

ByChrisMcCormickandNickRyan原文链接：http://tinyurl.com/y74pvgyc介绍历史2018年是NLP突破的一年，迁移学习、特别是AllenAI的ELMO，OpenAI
程序员在深圳V·2023-01-04 16:43

【NLP基础理论】10 上下文表示（Contextual Representation）

上下文表示目录上下文表示1ELMo1.1简介1.2提取上下文表示内容1.2.1上下文v.s.非上下文1.2.2上下文表示的缺点2BERT2.1前提回顾2.2简介2.3BERT目的2.3.1目的1：屏蔽语言模型
无名草鸟·2023-01-03 22:19

文本编码方式（词向量提取方式）

2.1.1GloVe步骤共现关系的构建训练方法2.2基于聚类的分布式表示2.2.1布朗聚类2.3基于神经网络的分布式表示2.3.1word2vecCBOWSkip-gram加速技巧2.3.2Bert网络架构对比GPT、ELMo
PhenomenonMe·2023-01-01 13:00

李宏毅机器学习（六）自监督学习（一）

学习内容前情提要BERT与芝麻街这些都是BERT的组件BERT与进击的巨人BERT（340M参数）ELMO（94M）GPT-2（1542M）Megatron（8B）T5（11B）TuringNLG（17billion
追赶早晨·2022-12-30 21:33

NLP最新资源：论文、代码、博客、视频一应俱全

整理|Rachel出品|AI科技大本营（ID：rgznai100）【导读】在近几年，NLP领域得到了快速的发展，包括ELMo，BERT在内的新方法不断涌现，显著提高了模型在一系列任务的表现。
AI科技大本营·2022-12-30 08:50

词向量与词向量拼接_nlp中的词向量对比：word2vec/glove/fastText/elmo/GPT/bert

本文以QA形式对自然语言处理中的词向量进行总结：包含word2vec/glove/fastText/elmo/bert。2020年更新：NLP预训练模型的全面总结JayLou娄杰：史上最全！
jadecass·2022-12-30 01:33

NLP中的词向量对比：word2vec/glove/fastText/elmo/GPT/bert

算法工程师知乎专栏：高能NLP之路地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/56382372本文以QA形式对自然语言处理中的词向量进行总结：包含word2vec/glove/fastText/elmo
zenRRan·2022-12-30 01:00

ELMO、GPT、Transformer、bert

ELMO、GPT、Transformer1：解决一词多义的模型ELMO，存在的问题是LSTM的特征抽取能力远弱于Transformer2：使用Transformer提取特征的GPT模型，存在的问题是语言模型是单向的
离殇情·2022-12-29 11:46

GPT(Improving Language Understandingby Generative Pre-Training) 论文笔记

目录1.论文简介2.GPT与ELMO区别与联系.3.贡献或主要改进3.1.Transformer的半监督学习whyhow3.2.基于不同任务在fine-tuning阶段对GPT输入数据改造。
茫茫人海一粒沙·2022-12-28 14:16

BERT解读

1ELMOGPTBERT区别1、ELMo使用自左向右编码和自右向左编码的两个LSTM网络，分别以P(wi|w1,⋯,wi−1)和P(wi|wi+1,⋯,wn)为目标函数独立训练，将训练得到的特征向量以拼接的形式实现双向编码
Queen_sy·2022-12-27 18:22

NLP常见语言模型及数据增强方法总结

共现矩阵（Co-currenceMatrix）2、神经网络语言模型（NeuralNetworkLanguageModel，NNLM）3、Word2Vec，GloVe，Doc2Vec，Fasttext，Elmo
2201_75499313·2022-12-26 04:42

bert 多义词_论文笔记：BERT

一、背景感觉BERT差不多就是集成了CBOW、ELMo、GPT。wordembedding无法解决多义词的问题。因为它是静态的。
weixin_39899691·2022-12-23 18:03

机器学习笔记： ELMO BERT

1EmbeddingsfromLanguageModel(ELMO)1.1ContextualizedWordEmbedding在之前的wordembedding中，同一个单词（同样type的内容），会被表示成相同的
UQI-LIUWJ·2022-12-23 18:02

论文笔记：BERT

这篇论文解决的问题预训练模型预训练的好处：可以利用大量的无标注数据两种预训练的策略：基于特征：预训练好的表示，作为额外的特征输入基于微调：预训练好的模型，修改最后一层，然后直接在相应数据集上进行训练相关工作的不足：GPT：单向ELMo
foreverbeginnerz·2022-12-23 17:59

NLP - 模型

2关于ELMO，面试官们都怎么问？3关于BERT，面试官们都怎么问？4关于GPT、XLNET的相关知识？
ZhuNian的学习乐园·2022-12-23 08:28

图解GPT-2 | The Illustrated GPT-2 (Visualizing Transformer Language Models)

其他工作：图解transformer|TheIllustratedTransformer图解BERT、ELMo（NLP中的迁移学习）|TheIllustratedBERT,ELMo,andco.文章目录翻译正文
LolitaAnn·2022-12-23 07:22

2020李宏毅机器学习笔记-ELMO, BERT, GPT

目录摘要1.Background2.ELMO3.BERT3.1TrainingofBERT3.1.1Approach1:MaskedLM3.1.2Approach2:NextSentencePrediction
ZN_daydayup·2022-12-22 06:03

【DL】5 BERT入门——李宏毅机器学习课程笔记(ELMO，BERT，GPT)

ELMO，BERT，GPT1.Review2.ELMO3.BERT3.1训练BERT3.2使用BERT3.3ERNIE3.4BERT学到了什么4.GPT小结视频地址1.Review如何让电脑读人类的词汇
Yang SiCheng·2022-12-22 06:29

【PLM—1】——2019-NAACL-Bert

Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding，进一步点燃了文本数据的大规模自监督预训练时代，虽然此前自监督训练、无监督训练很常见，例如Word2Vec的Cbow和Skipgram或者ELMO
临淮郡人·2022-12-20 19:11

自监督模型 Self-supervised learning（李宏毅2022

这个红色的怪物叫做ELMo、最早的self-supervisedlearningmodel作业四的模型也是个transformer，只有0.1个million最早的是ELMoCookieMonster等你来凑
linyuxi_loretta·2022-12-20 19:04

NLP中的预训练方法总结 word2vec、ELMO、GPT、BERT、XLNET

文章目录一.文本的表示方法基于one-hot的词向量二.基于词向量的固定表征方法（词向量模型）2.1N-gram模型2.2NNLM2.3word2vecCBoWSkip-gram层次Softmax负采样三.基于词向量的动态表征方法（预训练语言模型）3.1什么是预训练语言模型3.2预训练语言模型的优点3.3预训练语言模型的分类自回归语言模型自编码语言模型排列语言模型3.4几种重要的预训练模型介绍1.
iceburg-blogs·2022-12-20 19:03

独家 | NLP详细教程：手把手教你用ELMo模型提取文本特征（附代码&论文）

本文将介绍ELMo的原理和它与传统词嵌入的区别，然后通过实践来展示其效果。简介我致力于研究自然语言处理（NLP）领域相关问题。
「已注销」·2022-12-19 14:33

【论文阅读笔记】BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

与ELMo的区别：ELMo基于RNN，双向，在运用到下游的任务时需要做
我已经吃饱了·2022-12-18 09:24

【NLP】GPT GPT-2 GPT-3语言模型

参数量对比：ELMO-94M、BERT-340M、GPT-2-1542M（大规模）、GPT-3-175B（超大规模）二、GPT基本原理GPT的原理并不复杂，首我们知道它是基于Transformer的decoder
Mr.zwX·2022-12-17 15:42

经典词向量模型总结

目录一.Word2vec二、GloVe三、ELMo四、openAIGPT五、BERT一.Word2vec（详见我的另一篇博客）1.skip-gram和CBOW的区别Word2Vec主要有skip-gram
momo_zhong·2022-12-16 21:23

机器学习-文本

DPCNNNLP中预训练简单介绍了从WordEmbedding到Bert模型-自然语言处理中的预训练技术发展史https://zhuanlan.zhihu.com/p/54448555wordembedding,ELMo
話吥哆先森丶·2022-12-16 02:05

深度学习——NLP-5.预训练模型

5.1为什么要预训练语言模型5.2ELMo句向量5.3越来越大的语言模型5.4GPL单向语言模型5.5BERT双向语言模型
平行世界里的我·2022-12-15 09:20

关系抽取之Bert实现

前言bert模型是谷歌2018年10月底公布的，反响巨大，效果不错，在各大比赛上面出类拔萃，它的提出主要是针对word2vec等模型的不足，在之前的预训练模型（包括word2vec，ELMo等）都会生成词向量
NLP工程师·2022-12-13 01:31

利用Bert进行关系抽取

Bert模型是谷歌2018年10月底公布的，反响巨大，效果不错，在各大比赛上面出类拔萃，它的提出主要是针对word2vec等模型的不足，在之前的预训练模型（包括word2vec，ELMo等）都会生成词向量
bullnfresh·2022-12-13 01:27

NLP教程笔记：Transformer 将注意力发挥到极致

NLP教程TF_IDF词向量句向量Seq2Seq语言生成模型CNN的语言模型语言模型的注意力Transformer将注意力发挥到极致ELMo一词多义GPT单向语言模型BERT双向语言模型NLP模型的多种应用目录
_APTX4869·2022-12-12 00:14

预训练模型之ELMO -《Deep contextualized word representations》论文笔记 + 高频面试题

ELMO更多的像是一个承上启下的角色，对于我们去了解那些词向量模型的思想也是很有帮助的。但由于同期的BERT等模型过于耀眼，使得大家并不太了解ELMO。
#苦行僧·2022-12-11 14:53

手把手教你用ELMo模型提取文本特征（附代码实现细节）

说明：本文是AStep-by-StepNLPGuidetoLearnELMoforExtractingFeaturesfromText（PrateekJoshi—March11,2019）的译文以及代码实现细节说明。文中黑色文字为译文，紫色文字为本人代码实现的细节说明以及环境配置心得。介绍我致力于解决不同的自然语言处理(NLP)问题（成为数据科学家的好处！）。每个NLP问题都以自己独特的方式面临着
longmaohu·2022-12-11 00:40

pytorch bert文本分类_Bert/ELMo 文本分类小实验

博客最近重新梳理了下Transformer和Bert的一些基本原理和概念，再加上之前做过关于ELMo的测试，于是这次就把Bert加进去，相对完整地在文本分类这任务上对不同的预训练词向量以及不同的编码器等做了简单的对比实验
weixin_39659837·2022-12-10 04:22

pytorch安装与ELMo环境配置

安装torchpipinstalltorchtorchvision-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple安装elmoformanylangscdELMoForManyLangspythonsetup.pyinstallhttps://github.com/HIT-SCIR/ELMoForManyLangs
xxyAI·2022-12-10 04:44

在pytorch里可以通过AllenNLP包使用ELMo

一、环境配置1.在conda中创建allennlp环境：condacreate-nallennlppython=3.62.安装allennlppipinstallallennlp二、下载训练好的参数和模型参数下载：链接:weights.hdf5模型下载：options.json三、获得词向量fromallennlp.modules.elmoimportElmo,batch_to_idsoption
OPTree412·2022-12-10 04:09

ELMo模型最简单使用方式（pytorch版）

所以你在自己的conda里面创建和虚拟环境之后，直接pip这个就行pipinstallallennlp下载好ELMo要用到的参数和模型options.json（这个你复制进txt，然后把txt后缀改成json
OPTree412·2022-12-10 03:31

BERT基本原理

1.2两种任务句子层面的任务，建模句子之间的关系或句子情绪的识别词元层面，识别实体名词或答案1.3预训练语言特征模型有两种（预训练时都是单向的）基于特征：ELMo，双向RNN对每一个下游任务构造相关的神经网络
米饭�·2022-12-09 09:18

给Bert加速吧！NLP中的知识蒸馏论文 Distilled BiLSTM解读

这一趋势的苗头就是深度语言表示模型，其中包括BERT、ELMo和GPT。这些模型的出现和演进甚至导致人们相信上一代、较浅的语
致Great·2022-12-09 08:36
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