NLP参数高效迁移学习：Adapter方法——论文简读
NLP参数高效迁移学习：Adapter方法的深度解析 Houlsby N, Giurgiu A, Jastrzebski S, et al. Parameter-efficient transfer learning for NLP[C]//International conference on machine learning. PMLR, 2019: 2790-2799. 第一章 引言...
面向自然语言处理的迁移学习（三）（5）
面向自然语言处理的迁移学习（三）（4）https://developer.aliyun.com/article/1522493 11.2 其他新兴研究趋势 在整本书中，我们试图强调，在诸如 NLP 的迁移学习这样的快速发展领域中，像这样一本单独的书籍完全涵盖每种架构或创新是不可能的。相反，我们采取的方法是专注于我们认为是基础的架构和技术。未来的创新很可能在某种程度上是从这些架构和...
面向自然语言处理的迁移学习（三）（2）
面向自然语言处理的迁移学习（三）（1）https://developer.aliyun.com/article/1522490 6.3 通用语言模型微调（ULMFiT） 在 ELMo 等技术出现的时候，人们意识到 NLP 语言模型在各种方面与计算机视觉模型不同。将计算机视觉的相同技术应用于微调 NLP 语言模型会带来一些不利之处。例如，这个过程常常遭受到预训练知识的灾难性遗忘，以...
面向自然语言处理的迁移学习（三）（1）
第五章：处理数据以用于循环神经网络深度迁移学习实验 本章涵盖 循环神经网络（RNNs）在 NLP 迁移学习中的建模架构概述 处理和建模表格文本数据 分析一对新的代表性 NLP 问题 在上一章中，我们详细研究了一些在 NLP 迁移学习中重要的浅层神经网络架构，包括 word2vec 和 sent2vec。 还要记住，这些方法产生的向...
面向自然语言处理的迁移学习（二）（4）
面向自然语言处理的迁移学习（二）（3）https://developer.aliyun.com/article/1522412 7.2.3 聊天机器人的应用 直觉上应该能够无需对此应用进行重大修改即可采用 GPT。幸运的是，微软的人员已经通过模型 DialoGPT 完成了这一点，该模型最近也被包含在 transformers 库中。它的架构与 GPT 相同，只是增加了特殊标记，以...
面向自然语言处理的迁移学习（二）（3）
面向自然语言处理的迁移学习（二）（2）https://developer.aliyun.com/article/1522411 6.2.2 应用于假新闻检测的模型 现在让我们继续构建一个 ELMo 模型，用于我们在第 5.2 节中组装的假新闻分类数据集。对于已经阅读过第三章和第四章的读者来说，这是 ELMo 建模框架对实际示例的第二个应用。 由于我们已经构建了 ELMo ...
面向自然语言处理的迁移学习（二）（2）
面向自然语言处理的迁移学习（二）（1）https://developer.aliyun.com/article/1522409 6.1 语义推理用于本体建模（SIMOn） 正如我们在上一章中简要讨论的那样，SIMOn 是作为自动机器学习（AutoML）管道的一个组成部分而设计的，用于数据驱动的模型发现（D3M）DARPA 计划。它被开发为用于表格数据集中列类型的分类工具，但也可以...
面向自然语言处理的迁移学习（二）（1）
第五章：处理数据以用于循环神经网络深度迁移学习实验 本章涵盖 循环神经网络（RNNs）在 NLP 迁移学习中的建模架构概述 处理和建模表格文本数据 分析一对新的代表性 NLP 问题 在上一章中，我们详细研究了一些在 NLP 迁移学习中重要的浅层神经网络架构，包括 word2vec 和 sent2vec。 还要记住，这些方法产生的向...
面向自然语言处理的迁移学习（一）（5）
面向自然语言处理的迁移学习（一）（4）https://developer.aliyun.com/article/1519833 获得并加载了预训练的嵌入后，让我们回顾一下 IMDB 电影评论分类示例，在本节中我们将对其进行分析。特别是，在管道的预处理阶段，我们直接从 2.10 清单开始，生成了一个包含电影评论的单词级标记表示的 NumPy 数组raw_data，其中删除了停用词和标点符号...
面向自然语言处理的迁移学习（一）（4）
面向自然语言处理的迁移学习（一）（3）https://developer.aliyun.com/article/1519832 3.2.2 双向编码器表示来自转换（BERT） 双向编码器表示来自变换器（BERT）模型也是以流行的Sesame Street角色命名的，以向 ELMo 开始的趋势致敬。在撰写本文时，其变体在将预训练语言模型知识转移到下游自然语言处理任务方面取得了一些最...
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