ELMo

BERT

但是实际上，当前词出现不只是单单依靠上文或者下文，其实应该是同时依赖于上下文，在ELMo里面，就是用了bi-lm的结构，但是这种bi-lm只是两个独立的前向和后向模型合并起来的，并不是一种完美的结合上下文
612twilight·2020-05-04 23:39

潮闻快食 | HUMAN MADE推出便携式药盒；Champion携手芝麻街带来联名之作

Elmo艾摩、CookieMonster甜饼怪和BigBird大鸟等《芝麻街》中深受喜爱的卡通人物形象将融入Champion服饰中，在这个特殊的疫情时期为人带来愉悦的心情。
YOHO潮流志·2020-04-30 00:00

论文阅读笔记：《自然语言处理中的预训练模型》

Pre-trainedModelsforNaturalLanguageProcessing:ASurvey写在前面：随着2018年ELMo、BERT等模型的发布，NLP领域进入了“大力出奇迹”的时代。
睡熊猛醒·2020-04-08 21:45

ELMo的朋友圈：预训练语言模型真的一枝独秀吗？

姓名：谢童学号：16020188008转自微信公众号机器之心自然语言处理的预训练任务该选哪一个？语言模型真的是一种通用的预训练方法吗？这篇论文告诉我们，通用的NLP预训练模型是我们想多了。不同的目标任务需要不同的预训练模型，而预训练语言模型甚至会损伤某些任务的性能。不过在没有更好的方案前，预训练语言模型还是最好的选择。用于自然语言处理任务（如翻译、问答和解析）的最先进模型都具有旨在提取每个输入句子
小小星辰_850b·2020-03-26 15:48

国产的自然语言处理框架ERNIE

ERNIE是继BERT，ELMo之后又一个以芝麻街人物命名的自然语言模型。ERNIE全称EnhancedLanguageRepresentationwithInformativeEntities。
xieyan0811·2020-03-26 08:37

EM算法

面试时，常被问到的是，一些基础的机器学习知识和最新的深度学习模型，比如逻辑回归、正则项、f1的计算、类别不平衡的处理、LSTM、Attention、Transformer、word2vec、glove、ELMo
super_zhang·2020-03-12 19:46

BERT详解(2)---源码讲解[生成预训练数据]

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·2020-02-29 23:15

绘本讲师训练营【9期英文】12/21 实践原创 《Sesame Street: Guess Who, Easter Elmo》

09116-辜培序：绘本最大的特点就是她能以鲜活的图片，加上作者和大师们对书页的各种特色设计带给不同年龄阶段的读者以从感官，视觉，语言，行为能力，思维方式等各种灵感碰撞出来的美好体验时光……封面-这么漂亮的封面能不吸引人吗？《SesameStreet:GuessWho,EasterElmo》—WittenByMattMitter—IllustratedbyJoeMathieu拿到这本书，我自己就被
辜培·2020-02-27 05:45

词向量与ELMo模型

在本次讲座里，我们重点来讲解ELMo，它是一种基于BI-LSTM的深度学习模型，用来动态地计算一个单词在上下文中的语义向量。
泓礼·2020-02-16 18:06

第一节——词向量与ELmo

本节课程主要讲解的是词向量和Elmo。核心是Elmo，词向量是基础知识点。
丰泽园的天空·2020-02-16 14:00

NLP的ImageNet时代已经到来

作为NLP的核心表现技术——词向量，其统治地位正在被诸多新技术挑战，如：ELMo，ULMFiT及OpenAI变压器。
阿里云云栖号·2020-02-15 17:53

FAQ问答机器人

FAQ问答机器人0.Abstract1.任务介绍数据集评估方法测试集2.使用ELMo预训练模型3.使用BERT预训练模型4.针对基线模型的分析思考以及可能的提升方向5.BERT训练模型1)损失函数2)数据集构造同义句
valleria·2020-02-07 23:09

TEXT-CNN分享

（得到词向量，可用skip-gram,cbow等方法）（现在比较流行的字->数值方法ELMO,bert）构建网络用卷积image特
MWhite·2020-02-05 23:39

预训练语言模型 | (3) Bert

原文链接目录1.背景2.Bert流程和技术细节3.总结1.背景在bert之前，将预训练的embedding应用到下游任务的方式大致可以分为2种，一种是feature-based，例如ELMo这种将经过预训练的
CoreJT·2020-02-05 22:41

《DistilBERT,adistilledversionofBERT:smaller, faster,cheaperandlighter》阅读心得

在2019年的NLP领域预训练+微调的模型训练思路百家争鸣，ElMo、GPT、BERT、Mass、ULMFit等模型陆续登台成为当前领域最闪耀的星星，纵览全局能够真正快速用于产品化落地的mo
今夜无风·2020-02-03 20:00

【NLP论文笔记】Deep contextualized word representations（ELMO词向量理解）

该论文主要提出了ELMO词向量模型。本笔记主要为方便初学者快速入门，以及自我回顾。
蘑菇轰炸机·2020-01-04 11:04

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。
美环花子若野·2020-01-02 09:23

吾爱NLP(5)—词向量技术-从word2vec到ELMo

词向量本文关键词：NLP、词向量、word2vec、ELMo、语言模型该系列更新的第二篇已在个人微信公众号「AI极客」发布:词向量(2)--从ELMo到Bert后续更新文章，首发于个人公众号，敬请关注！
流川枫AI·2019-12-27 20:57

05-ELMo/BERT/GPT-NLP预训练模型

这里可以参考CSDN上的文章-BERT原理和实践：https://blog.csdn.net/jiaowoshouzi/article/category/90604881.引入在解释BERT，ELMO这些预训练模型之前
HsuanvaneCHINA·2019-12-22 10:05

Deep contextualized word representations (ELMo)

Introduction作者认为好的wordrepresentation模型应该同时兼顾两个问题：一是词语用法在语义和语法上的复杂特点；二是随着语言环境的改变，这些用法也应该随之改变。作者提出了deepcontextualizedwordrepresentation方法来解决以上两个问题。这种算法的特点是：每一个wordrepresentation都是整个输入语句的函数。具体做法就是先在大语料上以
哒丑鬼·2019-12-20 11:39

系统学习NLP（二十九）--BERT

https://zhuanlan.zhihu.com/p/74090249输入嵌入：https://www.cnblogs.com/d0main/p/10447853.html1.前言在本文之前我们已经介绍了ELMo
Eason.wxd·2019-12-05 22:14

系统学习NLP（二十七）--EMLo

https://www.cnblogs.com/huangyc/p/9860430.htmlhttps://blog.csdn.net/firesolider/article/details/88092831ELMo
Eason.wxd·2019-12-02 23:17

收藏 | NLP论文、代码、博客、视频资源（LSTM，指针模型，Attention， ELMo等）

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。
nanao3o·2019-11-30 03:02

预训练语言模型整理（ELMo/GPT/BERT...）

目录简介预训练任务简介自回归语言模型自编码语言模型预训练模型的简介与对比ELMo细节ELMo的下游使用GPT/GPT2GPT细节微调GPT2优缺点BERTBERT的预训练输入表征Fine-tunninng
西多士NLP·2019-11-28 11:00

动态词向量算法 — ELMo

而ELMo算法使用了深度双向语言模型(biLM)，只训练语言模型，而单词的词向量是在输入句子实时获得的，因此词向量与上下文信息密切相关，可以较好地区分歧义。
NLP与人工智能·2019-11-11 23:10

word2vec原理、推导与总结

本篇博客主要记录一下对语言模型、Word2Vec、ELMo和BERT学习和总结，有些地方肯定理解不到位，希望小伙伴们赐教。
奔向算法的喵·2019-10-10 15:39

NLP这两年：15个预训练模型对比分析与剖析

从word2vec,ELMo到BERT》一文中，介绍了从word2vec到ELMo再到BERT的发展路径。
喜欢打酱油的老鸟·2019-10-03 20:21

BERT预训练模型的演进过程！(附代码)

文章目录1.什么是BERT2.从WordEmbedding到Bert模型的发展2.1图像的预训练2.2WordEmbedding2.3ELMO2.4GPT2.5BERT2.5.1Embedding2.5.2MaskedLM2.5.3NextSentencePrediction3
mantchs·2019-09-28 21:05

词向量学习总结 [独热表示-分布式表示-word2vec -Glove - fast text - ELMO - BERT]

参考博客资料：NLP中词向量对比：word2vec/glove/fastText/elmo/GPT/bert该博客的目录：想知道具体的解释，可以点进上方的链接！
Roy-Better·2019-09-22 15:10

Bert---ELMo、GPT

接上一篇：结合上下文的wordembedding—ELMo首先通过pre-train学习一个语言模型（前面的预测后面的：我要去北京玩，用“我要去”预测“北京”…），多层双向LSTM编码，上下文的每个词都可以得到
还有下文·2019-09-16 22:39

NLP这两年：15个预训练模型对比分析与剖析

从word2vec,ELMo到BERT》一文中，介绍了从word2vec到ELMo再到BERT的发展路径。而在BERT出现之后的这大半年的时间里，模型预训练的方法又被Google、F
人工智能学家·2019-09-01 17:49

NLP这两年：15个预训练模型对比分析与剖析

从word2vec,ELMo到BERT》一文中，介绍了从word2vec到ELMo再到BERT的发展路径。
AI科技大本营·2019-08-31 23:25

NLP这两年：15个预训练模型对比分析与剖析

从word2vec,ELMo到BERT》一文中，介绍了从word2vec到ELMo再到BERT的发展路径。
AI科技大本营·2019-08-31 23:25

文献阅读笔记：Deep contextualized word representations（ELMo）

0.背景机构：Allen人工智能研究所&华盛顿大学作者：PaulG发布地方：arxiv、NAACL2018面向任务：wordrepresentation论文地址：https://arxiv.org/abs/1802.05365论文代码：https://github.com/allenai/bilm-tf。顺便安利该研究所的https://github.com/allenai/allennlp0-1
JasonLiu1919·2019-08-31 21:04

预训练模型 ELMO BERT ERINE GPT

预训练模型One-HotWordEmbeddingContextualizedWordEmbeddingEmbeddingfromLanguageModel(ELMO)BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers
无知书童·2019-08-29 08:42

从语言模型到XLNet的知识点笔记

LSTM（三）GRU（四）RNN网络的基本应用三、AttentionMechanism四、Transformer五、TransformerXL六、Pretrain+FinetunePipeline（一）ELMo
zakexu·2019-08-25 18:36

XLNet原理介绍

1.引言前面介绍了ELMo、BERT、CSE等语言模型，这些语言模型在很多下游NLP任务上都取得了不错的成绩，根据他们的目标函数和模型的结构，可以大致将这些模型分为两大类，即自回归模型（autoregressive
林楚海·2019-08-23 16:06

麥豆悦读英文绘本讲师训练营【第23期】2/21—绘本赏析 陈晓艳 Cynthia

这本书的主角是SesameStreet里的BigBird和Elmo。
90375d7367e1·2019-08-21 14:30

后BERT时代：15个预训练模型对比分析与关键点探究

从word2vec,ELMo到BERT》一文中，介绍了从word2vec到ELMo再到BERT的发展路径。
夕小瑶·2019-08-17 22:00

词向量：ELMo

ELMo（EmbeddingfromLanguageModels），出自NAACL2018的一篇论文"Deepcontextualizedwordrepresentations"。
jerrychenly·2019-08-13 12:44

自然语言处理十问！独家福利

2017年6月，Google提出Transformer网络，而2018年2月提出的ELMO并没有使用Transfo
AI科技大本营·2019-08-05 00:00

详解GloVe词向量模型

  词向量的表示可以分成两个大类1：基于统计方法例如共现矩阵、奇异值分解SVD；2：基于语言模型例如神经网络语言模型(NNLM)、word2vector(CBOW、skip-gram)、GloVe、ELMo
buchidanhuanger·2019-08-04 21:52

预训练模型

ELMO：https://www.cnblogs.com/huangyc/p/9860430.htmlELMo是一种是基于特征的语言模型，用预训练好的语言模型，生成更好的特征。
666ynlyxy·2019-07-27 12:31

GPT原理介绍

1.引言前面我们介绍了ELMo算法的思想，通过在大量的语料上预训练语言模型，然后再将预训练好的模型迁移到具体的下游NLP任务，从而提高模型的能力。
林楚海·2019-07-25 18:21

ELMo原理介绍

1.引言在2018年之前，词向量表示的方法主要还是采用CBOW、skip-gram、GloVe等方法，这些方法都是采用一个固定维度的向量来表征每一个词汇或字符，虽然方法简单，但是会存在两个问题，一方面是没有考虑词汇在不同语境的信息，比如”apple"在一些场景下可以表示水果，在另一些场景下可能表示苹果公司，另一方面，采用一个固定的向量表示词汇，没有考虑到语法和语义的信息。因此，在2018年，Mat
林楚海·2019-07-25 13:51

ELMO

1本质思想ELMO的基本思想是利用双向的LSTM结构，对于某个语言模型的目标，在大量文本上进行预训练，从LSTMlayer中得到contextualembedding，其中较低层的LSTM代表了比较简单的语法信息
guohui_0907·2019-07-24 10:04

预训练中Word2vec,ELMO,GPT与BERT对比

原文链接：http://www.cnblogs.com/zhaopAC/p/11219600.html预训练先在某个任务（训练集A或者B）进行预先训练，即先在这个任务（训练集A或者B）学习网络参数，然后存起来以备后用。当我们在面临第三个任务时，网络可以采取相同的结构，在较浅的几层，网络参数可以直接加载训练集A或者B训练好的参数，其他高层仍然随机初始化。底层参数有两种方式：frozen，即预训练的参
apk6909·2019-07-20 22:00

BERT后时代的应用（一）

2018年是NLP发展中十分重要的一年，ELMO、BERT、GPT等强大的预训练模型的出现，大幅度的提升了诸多NLP任务的效果。
Forlogen·2019-07-20 15:16

关于最近的NLP模型Bert、Elmo、GPT（下--2）

这样的任务可以用在文本分类，语义分析等多种场景，比transformer，elmo，word2vector的效果要好。利用be
chinwuforwork·2019-07-13 11:00

关于最近的NLP模型Bert、Elmo、GPT（下--1）

这篇文章介绍Bert，但是暂时还没研究完，所以只能分两部分写。这篇文章主要介绍bert的思想和创新点，下一篇文章主要介绍bert的结构。一定要看论文原文：BERT中文翻译PDF版BERT的新语言表示模型，它代表Transformer的双向编码器表示。与最近的其他语言表示模型不同，BERT旨在通过联合调节所有层中的上下文来预先训练深度双向表示。因此，预训练的BERT表示可以通过一个额外的输出层进行微
chinwuforwork·2019-07-01 00:00
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