NLP的游戏规则从此改写？从word2vec,ELMo到BERT 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+和SLQA超过人类，百度在MSMARCO上凭借V-Net霸榜并在BLEU上超过人类。这些网络可以说一个比一个复杂，似乎“如何设计出一个更work的task-specific

基于知识图谱的问答系统答即根据一个问题，抽出一条三元组，生成类sql语句，知识图谱查询返回答案。本文是基于知识图谱的问答系统，通过BERT+CRF做命名实体识别和句子相似度比较，最后实现线上的部署。作者：走在前方博客：https://wenjie.blog.csdn.net/技术交流群：访问博客首

1.列表推导式 列表推导式（又称列表解析式）提供了一种简明扼要的方法来创建列表。 它的结构是在一个中括号里包含一个表达式，然后是一个for语句，然后是0个或多个for或者if语句。那个表达式可以是任意的，意思是你可以在列表中放入任意类型的对象。返回结果将是一个新的列表，在

1.通用语言理解评估GLUEGLUE是一个用于评估通用NLP模型的基准，基于在多种不同语言理解任务集上的评估。 下面选自《BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersfor LanguageUnderstanding》：TheGeneralLanguageUnderstandingEvaluation(GLUE)benchmark(

一、引言在理解了ELMO和attention之后，在理解transformer就容易很多。transformer中会需要用到前面说的注意力机制，理解了transformer后我们还可以继续往下了解bert的原理。二、结构上面这个图大体就可以说明transform的过程了。它主要分为编码器和解码器两大部分，在上图中，左边部

最近在研究金融舆情分类的工作，所以调研了一些这方面的内容。如果对这一块不了解的朋友，首先可能需要先了解下google发布的bert，其实我也是现学的。NLP的发展历程经过了下面几个阶段，到18年，由google发布的bert在NLP任务上取得不错的成绩，后续近几年就变成预训练模型的世界了。NLP发

目录研究背景离散表示分布式表示神经网络NNLM(NeuralNetworkLanguagemodel)，神经网络语言模型是03年提出来的，通过训练得到中间产物–词向量矩阵，这就是我们要得到的文本表示向量矩阵。1、研究背景维数灾难（curseofdimensionality）是语言模型和其他一些学习问题的基础问题。

目录代码结构调用模型前的设置模块（hparams.py，prepro.py，data_load.py，utils.py）transformer代码解析（modules.py,model.py）训练和测试（train.py，eval.py和test.py）一、代码结构论文主题模块该实现【1】相对原始论文【2】有些许不同，比如为了方便使用了IWSLT2016德英翻译的数据集，

不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海！每天一点点，以达到积少成多之效！word2vec----概念，数学原理理解                                 1.数据集Kaggle上的电影影评数据，包括unlabeledTrainData.tsv，labeledTrainData.tsv，testData.tsv三个

学习笔记基于深度学习的自然语言处理（中文版）--车万翔等译基本概念在语言处理中，向量x来源于文本数据，能够反映文本数据所具有的多种语言学特征从文本数据到具体向量的映射称为“特征提取”和“特征表示”，通过“特征方程”所完成对语言数据，其以一些列离散的符号形式存

前提条件：电脑上安装有jdk，最好新一点吧，jdk1.8以上。1.pipinstallstanfordcorenlp2.去官网https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/下载两个东西，如图： 一个是最新版的CoreNLP，一个是中文包。3.下载后解压前者，把中文包(.jar文件)放在前者解压后的文件夹。然后注意，一定要把中

 一文搞懂NLP中的对抗训练 李如是【夕小瑶的卖萌屋】的rumor酱～ 本文主要串烧了FGSM,FGM,PGD,FreeAT,YOPO,FreeLB,SMART这几种对抗训练方法，希望能使各位大佬炼出的丹药更加圆润有光泽，一颗永流传简介对抗训练是一种引入噪声的训练方式，可以

目录研究背景论文思路实现方式细节实验结果附件专业术语列表一、研究背景1.1涉及领域，前人工作等本文主要涉及NLP的一种语言模型，之前已经出现了【1】ELMo和【2】GPT这些较为强大的模型，ELMo的特征提取器不是很先进，GPT没有使用双向，本文结合两者的思想或做法，大大提升了最终效果

最近真的被mask搞得晕晕的，还是需要好好的看下哦1、paddingmask：处理非定长序列，区分padding和非padding部分，如在RNN等模型和Attention机制中的应用等2、sequencemask：防止标签泄露，如：Transformerdecoder中的mask矩阵，BERT中的[Mask]位，XLNet中的mask矩阵等PS：paddingmask和seque

NLP——新闻文本处理：TASK1赛题理解与nlp初识1.数据读取在竞赛主页下载好数据集利用pandas打开：#coding=utf-8importpandasaspd#my_font=font_manager.FontProperties(fname="C:\Windows\Fonts\msyh.ttc")#设置显示范围pd.set_option('display.max_columns',1000)pd

前言这篇文章用于记录阿里天池NLP入门赛，详细讲解了整个数据处理流程，以及如何从零构建一个模型，适合新手入门。赛题以新闻数据为赛题数据，数据集报名后可见并可下载。赛题数据为新闻文本，并按照字符级别进行匿名处理。整合划分出14个候选分类类别：财经、彩票、房产、股票、家居、教