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Sharmin Akter
Jun 02, 2022
In Welcome to the Forum
其中包括 从未标记文本进行预训练 双向上下文模型 使用转换器架构 掩蔽语言建模 集中注意力 文本含义(下一句预测) 通过开源上下文消除歧义 从 ws号码列表 未标记文本进行预训练 BERT 的“魔力”是它在未标记文本的语料库上实施双向训练,因为多年 ws号码列表 来在自然语言理解领域,文本集合已由语言学家团队手动标记,并为每个文本分配不同的词性。单词。 BERT 是第一个使用无监督学习对纯文本(来自英语维基百科的 25 亿字以上)而非标记语料库进行预训练的自然语言框架/架构。 早期的模型需要手动标记和构建单词的分布式表示(单词嵌套和单词向量),或者需要部分语音标记来识别文本正文中存在的不同类型的单词。这些早期的方法类似 ws号码列表 于我们之前提到的 Google 的标记。 BERT 通过从大量原始文本内容中理解文本的 ws号码列表 凝聚力来学习语言,然后通过提炼更小、更具体的自然语言任务来进一步教育它。 BERT 也会随着时间的推移而自我学习。双向上下文模型 是第一个深度双向自然语言模型, 但它意味着什么?双向和单向建模 真正的上下文理解来自于能够同时查看一个句子中的所有单词并理解所有单词如何影响句子中其他单词的上下文。特定单词所属的词性可以随着句子的发展而改变。例如,虽然它不太可能是一个查询,但如果我们取一个 很可能在自然 ws号码列表 对话中出现的口语短语(尽管很少):“我喜欢你喜欢他喜欢它的方式。”随着句子的发展,“”一词所涉及的 ws号码列表 词性随着上下文围绕该词的每次提及而变化,因此“like”一词虽然在文本上是同一个词,但在上下文中依赖于不同的词性放在短语或句子中。
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