斯坦福从语言到信息课程 | L13 基于上下文的表征与NLP预训练模型

这个视频介绍了基于上下文的表征与NLP预训练模型。讨论了使用BERT和Transformer架构来改进NLP任务性能,如命名实体识别和SQuAD问题回答。讲解了BERT模型如何通过双向上下文帮助提升性能,并展示了在不同任务中的成果。通过预训练模型和微调顶层来实现更好的表现。这个视频展示了如何利用深度预训练的变压器模型来取得最佳性能。

公告与调查结果:这个章节主要是关于课程中的一些公告和调查结果。学生对课程的节奏和难度有不同看法,即将讨论变形金刚和BERT等主题。作业截止日期有所调整,项目里程碑提前两天。另外,对于文本表示的最新工作,包括ELMo、ULMfit和BERT模型也将进行讨论。
神经网络在NLP中的应用:这一章节主要介绍了在自然语言处理领域,神经网络取代了传统的基于分类特征的分类器。通过无监督的预训练方法,神经网络的性能得到了显著提升,特别是在命名实体识别等任务中。此外,对于未知单词的处理方法也进行了讨论,包括使用预训练的词向量和字符表示。最终,神经网络在2014年到2018年的发展呈现出了全新的局面。
单词含义的复杂性:这一章节讨论了单词向量的一个重要问题,即单词含义的复杂性。传统的词义列表是粗略的近似,一个词可能有多重含义。提出了在特定上下文中区分单词含义的需求,以及如何使用上下文相关的单词表示形式来提高任务性能。
词性标注与命名实体识别:这一章节介绍了使用监督数据训练词性标注器的步骤。通过使用嵌入词和训练有素的递归语言模型,生成隐藏状态并输入到序列标记模型中,提高了模型的性能。同时讨论了命名实体识别的过程和历史,指出BiLSTM模型在NLP中的重要性。
BiLSTM和神经语言模型:这个章节介绍了BiLSTM和神经语言模型的应用,提出了改进系统ELMo,它利用双向语言模型和字符CNN构建紧凑的单词表示形式。通过使用神经语言模型的所有层,加权平均隐藏状态作为基本表示形式,实现了更好的性能。此外,学习全局比例因子Gamma可以针对不同任务调整使用情况。@这是一个你的50字左右的摘要
ELMo的性能提升:这个章节介绍了语言模型的新版本ELMo,它能够在不同任务中提供差异化的加权表示,从而提升性能。通过将ELMo表示形式应用到各种NLP任务中,可以获得约3%的绝对收益,并超越先前的最先进系统。ELMo的灵活性和效果使其成为NLP领域备受瞩目的创新。
预训练语言模型:这一章节讲述了使用相同的网络结构,但在不同任务上引入不同目标,例如语言模型和文本分类。通过预训练语言模型,能够显著提高性能,并展示了转移学习的有效性。最后介绍了OpenAI发布的GPT-2语言模型,展示了其在生成文本方面的惊人效果。
变压器架构原理:这个视频章节主要讲述了关于变压器架构的内容,包括其基本原理、注意力机制以及多头注意力的概念。作者介绍了变压器架构如何取代循环模型,在机器翻译等任务中取得更好的性能。此外,还强调了注意力的重要性,以及如何使用注意力来计算查询、键和值之间的关系。
变压器多头注意力:这一章节介绍了变压器模型中的多头注意力机制,通过投影层将隐藏状态映射到不同的低维空间,并利用不同的W矩阵计算点积注意力。变压器模块由多个变压器块堆叠而成,通过多次重复进行注意力计算和层归一化,构建深层网络以处理语言结构。模型能够学会在句子中关注有趣的内容,具有很好的性能。
双向上下文理解:这个章节介绍了一种新的训练模型方法,使用变压器编码器和填空目标来实现双向上下文理解。通过掩盖句子中的单词和预测句子之间的关系,训练模型以更有效地理解语言和上下文。这种方法可以应用于任务如回答问题和自然语言推理。
BERT模型构建与性能:本章节介绍了建立BERT模型的过程,包括Base-BERT模型和BERT-Large模型的构建,以及在不同任务中的性能表现。通过预训练和微调,BERT在各种自然语言处理任务中取得了优异的结果,超越了以往的技术水平。使用深层预训练的变压器堆栈成为NLP领域的趋势,类似于视觉领域中的ResNets模型。

本文资料来源于互联网,仅做网络分享,如有侵权,请联系删除;不代表Sora中文网立场,如若转载,请注明出处:https://www.allinsora.com/6710

(0)
上一篇 2024年4月1日 下午5:16
下一篇 2024年4月2日 上午9:31

相关推荐

  • 斯坦福知识图谱课程|L4.2分布式RDF数据管理与查询

    分布式RDF数据管理与查询:介绍了分布式RDF和Sparkly的应用以及管理RDF数据的挑战。作者提到了RDF的常见用例、数据集的增长以及数据管理的需求。他还介绍了基于规模的解决方案和联合解决方案,并解释了它们的应用场景。最后,他提到了一次会议中有关知识图谱和方法的演讲。 知识图谱和方法:关于知识图谱和方法的主题演讲。演讲者对系统进行了分类,包括集中式、客户…

    2024年4月15日
    00528
  • 斯坦福知识图谱课程 | 如何从结构化数据中构建知识图谱

    斯坦福知识图谱课程介绍了如何使用结构化数据构建知识图谱。知识图谱可以帮助大型组织整合内部和外部的结构化数据,提供更完整的图片。视频讨论了从结构化数据中提取知识的两个高级问题:模式映射和记录链接。它还介绍了一种基于规则的方法来自动化模式映射和记录链接的过程,并提到了一些解决数据清理和数据准备的方法。 结构化数据创建知识图:斯坦福知识图谱课程讲述了如何从结构化数…

    2024年3月19日
    00343
  • 斯坦福知识图谱课程 | 维基数据中的实体schema和形状语言

    斯坦福知识图谱课程讨论了维基数据中的实体schema和形状语言。形状表达式是一种描述数据期望的方式,而不是约束数据。它可以用于验证数据的完整性,并帮助组织数据的结构。形状表达式有助于确保数据符合预期,并提供了一种灵活的方法来描述数据。此外,还介绍了维基数据中实体模式的使用和好处,以及形状表达式在相关项目中的应用。 维基数据的实体模式和形状语言:斯坦福知识图谱…

    2024年3月19日
    00414
  • 斯坦福知识图谱课程 | 给维基数据添加Convid信息

    斯坦福知识图谱课程介绍了在维基数据上添加CovID信息的用例。讲者们讨论了如何通过维基数据对齐资源、验证信息的真实性以及维基数据的优势。他们还提到了基因维基项目的作用,该项目将基因和蛋白质等信息添加到维基数据中。视频中还介绍了形状表达式的概念,这是一种用于描述维基数据中实体的结构的机器可读格式。 演示维基数据添加信息:斯坦福知识图谱课程的内容是关于如何将信息…

    2024年3月19日
    00703
  • 斯坦福从语言到信息课程 | L11 NLP中的卷积神经网络

    这个视频介绍了卷积神经网络在自然语言处理中的应用,探讨了不同的卷积神经网络架构和技术。讨论了深度学习在文本分类中的优势,以及批处理规范化和残差块对模型性能的影响。还介绍了对抗性训练、膨胀卷积等技术。最后,提到了递归神经网络在并行化方面的局限性,以及转向使用变压器网络的趋势。整体而言,视频探讨了在NLP领域中采用深度学习技术的现状和发展趋势。 卷积神经网络在N…

    2024年4月1日
    0080

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注

关注微信
Sora改变AI认知方式,开启走向「世界模拟器」的史诗级的漫漫征途。