ELMO

2020年最值得收藏的60个AI开源工具

像ELMo和谷歌BERT这样的库层出不穷，正如SebastianRuder所言，“NLP高光时刻已经来临”，并且这种趋势一直延续
stay_foolish12·2021-01-08 14:56

AI Open 专刊征稿|预训练语言模型

2018年，ELMo、BERT和GPT的发布，表明了预训练语言模型(PLMs)的成功，进而给自然语言理解和生成方面带来了重大突破。我们想要探索更有效的培训前架构，目前为止已经做了很多工作。
AITIME论道·2020-12-22 17:51

word2vec模型评估_干货 | NLP中的十个预训练模型

Word2vec,Fasttext,Glove,Elmo,Bert,Flairpre-trainWordEmbedding源码+数据Github网址:https://github.com/zlsdu/Word-EmbeddingWord2vecFasttextULMFitGloveCoveELMOGPT1.0GPT2.0BERTFlairEmbedding
weixin_39602569·2020-12-20 07:57

python自然语言处理-bert实战_文本分类实战（十）—— BERT 预训练模型

1大纲概述文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型(ELMo，BERT等)的文本分类。
weixin_39999025·2020-12-17 01:57

字节自然语言处理算法校招面经整理（二）

介绍交叉熵loss公式说一下BERT与ELMO的区别pytorch的代码流程（我是这样回答
国才Ai·2020-11-11 16:48

Python和TensorFlow2实现ELMO（Embedding From Language Model）模型，并对源码做了一些改进

一、ELMO模型简介1.1、模型概要该模型主要是结合了字符卷积神经网络和双向LSTM网络。
六七～·2020-10-01 12:15

2019年达观杯文本智能信息抽取挑战赛 前三名队伍分享

tonyxu(徐恒)1.1最终提交方案概览1.2整体框架与预处理1.3单模型实现细节1.3.1FastText+Glove模型1.3.2Glove+BigramGlove1.3.3FlairEmbedding&Elmo1.3.4BertBase
herosunly·2020-09-23 16:15

词向量训练总结

nlp中的词向量对比：word2vec/glove/fastText/elmo/GPT/bert使用pytorch实现了TextCNN，TextRNN，FastText，TextRCNN，BiLSTM_Attention
O__o吗果芒要·2020-09-16 21:25

BERT预训练模型字向量提取工具--使用BERT编码句子

（1）Embedding-as-servicegithub这个库类似于bert-as-service,可以将句子编码成固定长度的向量，目前支持的预训练模型有BERT、ALBERT、XLNet、ELMO、
broccoli2·2020-09-16 21:42

2020李宏毅学习笔记——20.ELMO,BERT,GPT

1.机器理解文字演化历史：1-of-Nencoding——wordclass——wordembedding1-of-Nencoding：把每一个词汇表示成一个向量，每一个向量都只有一个地方为1，其他地方为0。但是这么做词汇之间的关联没有考虑，因为不同词之间的距离都是一样的。wordclass：分类，比如动物类，但是同类之间也有区别，比如哺乳动物和鸟类。wordembedding:我们用一个向量来表
是汤圆啊·2020-09-16 08:11

NLP系列文章（五）——发展历程中的GPT、BERT

NLP系列文章（一）——按照学习思路整理发展史》《NLP系列文章（二）——NLP领域任务分类、NNLM语言模型》《NLP系列文章（三）——wordembedding》《NLP系列文章（四）——发展历程中的ELMO
木木KO·2020-09-15 14:51

NLP系列文章（四）——ELMO

接文章《NLP系列文章（一）——按照学习思路整理发展史》《NLP系列文章（二）——NLP领域任务分类、NNLM语言模型》《NLP系列文章（三）——wordembedding》继续讲述NLP预训练的那些事ELMO
木木KO·2020-09-15 14:20

bert代码

pretrainingstep1.create-pretraining-datastep2.run-pretrainingpretraintipsandcaveats抽取featurevector(类似ELMo
芮芮杰·2020-09-14 19:04

预训练完成的 公开的 经典 词向量 模型【GloVe、fastText、ELMo、BERT】

根据徐老师最新讲解论文使用的四种公开语言模型，经过本人上网查找，现将各预训练好的模型下载地址整合如下：GlobalVectors(GloVe):2014年,1*300dimglove.840B.300d.txt：2196017个单词fastText:crawl-300d-2M-subword.vec:2000000个单词fastText:2018年,1*300dimEmbeddingfromLan
neu于开帅·2020-09-14 01:51

cs224n笔记04-Contextual Word Embeddings

比较常见的动态词向量训练方法有elmo、bert等bert使用的是transformer的encoder，任务是mask语言模型和NSP（预测下一个句子）bert的fine-tuning训练方式
z1103757047·2020-09-13 20:12

ElMo模型

前言说起Elmo模型，我们要从自然语言理解（NLU）说起，如果我们想通过计算机来处理自然语言（音频，文字等），首先我们需要将自然语言转换成计算机可以处理的形式，NLU就是量化自然语言。
Gavin_ggl·2020-09-12 23:33

yocto环境学习--新建driver recipe

fsl-release-bsp$cdsources/meta-elmoyangzhiwen@yzw-kingsee:/home/work/workspace/fsl-release-bsp/sources/meta-elmo
yangzhiwen56·2020-09-10 21:24

nlp中的预训练语言模型总结(单向模型、BERT系列模型、XLNet)

//zhuanlan.zhihu.com/p/115014536本文以QA形式总结对比了nlp中的预训练语言模型，主要包括3大方面、涉及到的模型有：单向特征表示的自回归预训练语言模型，统称为单向模型：ELMO
从流域到海域·2020-09-09 21:03

Transformer原理及代码实现解读

当然BERT取得的出色成绩并不是一蹴而就的，而是ELMO和GPT等预训练的集大成者。但正是因为Transformer的出现开启了大规模预训练时代，为研究者指引了新的方向。
lyj157175·2020-08-30 13:18

如何获取javascript对象属性的子集

本文翻译自：Howtogetasubsetofajavascriptobject'spropertiesSayIhaveanobject:说我有一个对象：elmo={color:'red',annoying
xfxf996·2020-08-24 18:35

EtherCAT小体积直流伺服驱控器ELMO智能直流伺服驱动器COPLEY驱动器

※应用●单轴直流无刷伺服电机驱动控制●位置-速度-力矩；MiniPLC控制模式※电气参数●供电范围+8…28VDC;电机电流15ARMS※接口●通讯：EtherCAT（100Mbit）、CAN(1Mbit/s)、RS485(1Mbit/s)●反馈：数字霍尔、数字增量编码器、模拟量编码器●I/O：6路数字量输入、3路模拟量输入（0…10V）、1路输出※软件●TMCL-IDE操作软件、支持TMCL语言
TMC_CHINA·2020-08-24 13:35

语言模型的预训练

参考自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699ELMO:得到WE后过BiLSTM调整WE的表达优点：一词多义缺点：LSTM特征提取不好GPT:预训练+调参优点：采用transformer
享邑庆啊·2020-08-24 04:48

迁移学习与模型融合问题若干

1.word2vec与Elmo模型在语义学习上差异是什么？word2vec就是nlp中预训练的一种方式。但是word2vec有一个缺点就是无法解决多义词，因为每一个词只有用一个向量表示。
韩明宇·2020-08-24 01:20

Bert

从word2vec,ELMo到BERT(2).从WordEmbedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史1.前言还记得不久之前的机器阅读理解领域，微软和阿里在SQuAD上分别以R-Net
人鱼线·2020-08-24 01:14

[李宏毅-机器学习]序列模型 Sequence to Sequence model

ELMO每一个词得到
炼丹师·2020-08-24 01:34

【NLP】一份相当全面的BERT模型精讲

本文概览：1.Autoregressive语言模型与Autoencoder语言模型1.1语言模型概念介绍Autoregressive语言模型：指的是依据前面（或后面）出现的单词来预测当前时刻的单词，代表有ELMo
风度78·2020-08-24 00:54

A Survey on Contextual Embedding 论文笔记

论文地址：https://arxiv.org/abs/2003.07278基于上下文词Embedding的论文，目前在arxiv上2020新的paper上下文嵌入，如ELMo和BERT，超越了Word2Vec
白又白胖又胖·2020-08-22 13:27

NLP学习实践天池新人赛打卡第六天

Bert的文本分类Task6基于深度学习的文本分类3文本表示方法Part4Transformer可以看台大李宏毅老师讲transformer和BERT的这两个视频，讲的很详细TransformerBERT,ELMO
阿水ashui·2020-08-22 13:36

datawhale-cs224n-task04

task-04单词的表示对不知道的单词使用词向量的建议单词表示的两大问题单词表示的解决方法：TagLM-"Pre-ELMo"NamedEntityRecognition(NER)CoVe单词的表示前面我们已经学习了
qq_37296909·2020-08-22 13:33

NLP-task4 EMLO &BERT Models

目录ELMO模型论文摘要核心思想模型细节GPT模型BERT模型ELMO模型论文摘要本文作者推出了一种新的基于深度学习框架的词向量表征模型，这种模型不仅能够表征词汇的语法和语义层面的特征，也能够随着上下文语境的变换而改变
学机器学习的机械工程师·2020-08-22 12:07

迁移学习NLP：BERT、ELMo等直观图解

摘要：图解，2018年自然语言处理领域最成功的方向！2018年是自然语言处理的转折点，能捕捉潜在意义和关系的方式表达单词和句子的概念性理解正在迅速发展。此外，NLP社区已经出现了非常强大的组件，你可以在自己的模型和管道中自由下载和使用（它被称为NLP的ImageNet时刻）。在这个时刻中，最新里程碑是发布的BERT，它被描述NLP一个新时代的开始。BERT是一个模型，它打破了前几个模型处理基于语言
阿里云云栖号·2020-08-22 11:33

机械臂-Ethercat通信-Denso-Elmo-清能德创驱动器

机缘巧合之下开始接触机械臂相关知识。出于兴趣，在有限的时间内初步完成Denso机械臂的驱动控制及简单的运动规划。主要解决和实现内容分为3部分。1是驱动器的通信，可以使用CAN的方式，也可以使用Ethercat的方式。CAN最大速率可达1Mb/s、线长可达40米，一个CAN网络最多可支持127个节点。EtherCAT是全双工通讯，最多支持65535个节点，线长可达100米。本博客使用线长10米。2是
wangbobit·2020-08-22 09:43

关于最近的NLP模型Bert、Elmo、GPT（上）

有些时没有更新blog，最近被工作弄的很闹心，拖了又拖，还是把最近的一些nlp模型研究学一下。虽然现在没有这这一块工作，但是总的来说，新出来的这些个模型，还是没有让人眼前一亮的东西出来。Bert的出现可能是暂时统一了江湖，但是底层结构不改，还是在提升那1%。ElmoElmo(EmbeddingsfromLanguageModels)，是allenNLP在18年6月NAACL上发的一个词向量训练模型
吴祺育的笔记·2020-08-20 04:16

NLP-2：Attention && Transformer

简介：ELMo等基于深度学习的方法可以有效地学习出上下文有关词向量，但毕竟是基于LSTM的序列模型，必然要面临梯度以及无法
JL_Jessie·2020-08-19 02:44

预模型模型相关文章

自然语言处理中的语言模型预训练方法transformer模型[1]神经机器翻译之谷歌transformer模型[2]注意力机制(Attention)最新综述论文及相关源码[3]基于注意力机制，机器之心带你理解与训练神经机器翻译系统ELMo
joleoy·2020-08-19 02:10

Transform模型

Elmo(基于LSTM)Attention模型例attention例隐藏层：h1,h2,⋯ ,hNh_1,h_2,\cdots,h_Nh1,h2,⋯,hNontimestept,wehavedecoderhidenstatests_tst
晨恒父·2020-08-18 12:38

Bert原理与实战

Part1-Bert原理1.1Bert、GPT与ELMo的结构差异在水平方向上，ELMo中每层的‘Lstm’指的是LSTM层中的一个单元，同理Bert与GPT中的’Trm’指的是同一个Transformer
凯子要面包·2020-08-17 17:35

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
Lyjwtbs·2020-08-17 01:22

BERT详解(3)---源码解读[预训练模型]

目录Bert详解(1)—从WE、ELMO、GPT到BERTBERT详解(2)—源码讲解[生成预训练数据]BERT详解(3)—源码解读[预训练模型]BERT详解(4)—fine-tuningBERT(5)
orangerfun·2020-08-17 01:17

ELMO

ELMO的每层计算中，通过一个正向RNN得到每个词的embedding，再通过一个反向的RNN得到每个词的embedding，再将同一个词的两个embedding进行contact，因此每个词在不同的上下文中
BmwGaara·2020-08-16 18:15

预训练模型（1）---- ELMO&GPT&Bert

预训练模型一预训练模型背景知识1.ELMo1.1预训练1.2下游任务2.OpenAIGPT2.1预训练2.2下游任务3.Bert3.1模型架构3.2输入表示3.3预训练任务3.4预训练过程3.5微调过程
小小鸟要高飞·2020-08-16 09:40

美团BERT的探索和实践

14日作者:杨扬佳昊金刚文章链接18211字37分钟阅读2018年，自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）领域最激动人心的进展莫过于预训练语言模型，包括基于RNN的ELMo
Zero_to_zero1234·2020-08-16 08:17

[深度学习-NPL]ELMO、BERT、GPT学习与总结

本文根据李宏毅老师2019最新的机器学习视频整理。视频地址：https://www.bilibili.com/video/av46561029/?p=61ppt下载地址：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML19.html0，什么是Seq2Seq在自然语言生成的任务中，大部分是基于seq2seq模型实现的（除此之外，还有语言模型，GAN等也能做
茫茫人海一粒沙·2020-08-16 06:08

飞桨带你了解：基于百科类数据训练的 ELMo 中文预训练模型

目前LARK家族最新最重要的三种算法，分别是ELMo，BERT和ERNIE。你一定不知道，这三个普通的名字，竟然包含着一个有趣的秘密。真相，即将揭开！
Paddle_Paddle·2020-08-16 04:55

CS224n笔记——Subword Model（十二）

系列文章Lecture1:IntroductionandWordLecture2:WordVectorsandWordSensesLecture12:SubwordModel目录1.ELMO2.GPT2.1
清崎教练·2020-08-15 13:19

ELMo 原理解析

本文首发于我的个人博客：SuiXin’sBlog原文：https://suixinblog.cn/2019/09/elmo.html作者：SuiXinELMo(EmbeddingsfromLanguageModels
Sui Xin·2020-08-14 21:01

《BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》

《BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding》1、Bert研究意义2、摘要3、Bert衍生模型以及Elmo
努力努力努力努力·2020-08-13 17:01

CS224n学习笔记 13_Contextual Word Embeddings

13RepresentationsforawordTipsforunknownwordswithwordvectorsTwoproblemsfortheserepresentationsforawordPetersetal.(2017):TagLM–“Pre-ELMo
JimmyTotoro·2020-08-13 14:18

NLP学习13_ELmo、词向量总结

ELmo解决单词考虑上下文，词向量的表示，动态调整词向量。
渣渣小耳·2020-08-13 12:42

贪心学院NLP自然语言处理训练营第六期

自然语言处理无非是目前最大的风口，从Word2Vec、ElMo、GPT、Bert到XLNet,我们见证了这个领域的高速发展以及未来的前景。
Q2118825998·2020-08-13 12:03
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