文本的预训练模型主要捕获的还是词之间的共现关系，虽然在一定程度上能够捕获一些浅层的语义，但是知识层的推理逻辑是复杂的，仅仅依靠词的共现规律捕获这些复杂的推理逻辑是十分困难的。...所以，ELMo 本身是一个根据当前上下文对词向量动态调整（Finetune）的思路。 当然，语言预训练的里程碑工作当属谷歌提出的BERT。...如图1所示，BERT随机遮蔽掉训练语料中比如15%的词，要求模型能预测这些缺失的词，以此为主要监督信号来获得词的向量表示。BERT模型在多数常见的NLP任务中效果都非常显著。...将知识图谱融入语言预训练模型中大致有三种方法，包括直接把图谱表示向量作为特征输入的ERNIE和KnowBERT等模型；通过设计新的预训练任务实现知识注入的KEPLER和WKLM等模型；通过增加额外的模块的...▼ 如果喜欢本文欢迎 在看丨留言丨分享至朋友圈 三连 热文推荐 书单 | 近期重磅新书，带你牛，带你富！
自我介绍 ---- 罗玲，2018年获南开大学工学学士学位，专业计算机科学与技术，现保送至中国科学院计算科学技术研究所智能信息处理实验室，研究兴趣为自然语言处理、语义分析，意⻅挖掘，文本摘要等。...正文 ---- 在自然语言处理任务中，词向量技术是将自然语言中的词转化为稠密的向量，语义相似的词会有相似的向量表示。...生成词向量的方法从一开始基于统计学（共现矩阵、SVD分解）到基于神经网络的语言模型（Word2Vec等）。...BERT模型，旨在通过预训练语言模型来得到动态上下文相关的词向量（“苹果”一词的词向量在“我买了一个苹果手机”和“我买了一斤苹果”中不同）。...BERT的成功让我们不禁思考未来的发展方向在哪里，我们还能做什么？ 1. BERT在机器翻译等生成式任务上表现还没有那么好的提升效果，未来如何将其运用机器翻译等生成式任务上值得我们探索。 2.
长期以来，在这个方向上有非常多的尝试，word2vec之后，低维稠密向量特征成为了NLP输入特征的主流，知识图谱特征的获取也借着图嵌入的东风开始了新的探索，这其中出现了以TransE为开端的Trans系列...这个是百度发表的工作KT-NET，它主要的改动在于在BERT之上增加了一个Knowledge Integration层，其主要作用在于，首先从知识库中拿到某一个mention相关的实体向量，与对应位置的...，增强了span内token之间的关系，即加强了词内共现关联，最后得到的矩阵则为span矩阵），同时用那个span完成实体链指；之后，它会将所有的候选实体表示加权求和（打分即为权重），成为该mention...03 文本+知识的预训练 上一节的工作主要都是试图将已有的实体表示和文本表示用某种方式融合、对齐到一起。...K-BERT应该是这个方面的代表作了，它的主要做法是：将文本中对应的实体直接到图谱中查询，从图谱中拉出来一棵子树，放到文本中，输入到transformer里面。
两种方式学习词向量，GloVe 则通过构建共现矩阵，不通过传统的 SVD 进行计算复杂度较高的矩阵分解，而是使用平方误差促使点积尽可能得接近共现概率的对数，因为如果使向量点积等于共现概率的对数，向量差异就会成为共现概率的比率即单词...相比word2vec，GloVe却更加充分的利用了词的共现信息，word2vec中则是直接粗暴的让两个向量的点乘相比其他词的点乘最大，至少在表面上看来似乎是没有用到词的共现信息，不像GloVe这里明确的就是拟合词对的共现频率...，不过在输入层的时候，同时也维护了一个文档ID映射到一个向量的look-up table，模型的目的便是将当前文档的向量以及上下文向量联合输入模型，并让模型预测下一个词，训练结束后，对于现有的文档，便可以直接通过查表的方式快速得到该文档的向量...，而对于新的一篇文档，那么则需要将已有的look-up table添加相应的列，然后重新走一遍训练流程，只不过此时固定好其他的参数，只调整look-up table，收敛后便可以得到新文档对应的向量了。...上下文相关词向量 动机：词向量将所有的上下文都压缩到一个单一向量中 ? 关键想法：不是每个单词学习一个向量，而是学习依赖于上下文的向量。 ? context2vec ?
两种方式学习词向量，GloVe 则通过构建共现矩阵，不通过传统的 SVD 进行计算复杂度较高的矩阵分解，而是使用平方误差促使点积尽可能得接近共现概率的对数，因为如果使向量点积等于共现概率的对数，向量差异就会成为共现概率的比率即单词...相比word2vec，GloVe却更加充分的利用了词的共现信息，word2vec中则是直接粗暴的让两个向量的点乘相比其他词的点乘最大，至少在表面上看来似乎是没有用到词的共现信息，不像GloVe这里明确的就是拟合词对的共现频率...，对于现有的文档，便可以直接通过查表的方式快速得到该文档的向量，而对于新的一篇文档，那么则需要将已有的look-up table添加相应的列，然后重新走一遍训练流程，只不过此时固定好其他的参数，只调整look-up...（Stanford Natural Language Inference）数据集上训练的模型，而后将训练好的模型当做特征提取器，以此来获得一个句子的向量表示，再将这个句子的表示应用在新的分类任务上，来评估句子向量的优劣...上下文相关词向量 动机：词向量将所有的上下文都压缩到一个单一向量中 关键想法：不是每个单词学习一个向量，而是学习依赖于上下文的向量。
利用改写机制需要解决以下问题：（1）如何从上下文中抽取出有用的信息；（2）如何将该部分信息注入 query 中。...为解决以上问题，我们采用无监督的方法来构造被改写的语料，首先使用 Pointwise-Mutually-Information（PMI）算法根据 query 和 response（回复的句子），抽取上下文中与其共现概率最大的若干词作为关键信息...一种典型的方法是，首先进行实体识别并链接到知识图谱中（Entity detection and linking），然后对谓词进行分类（Predicate classification）, 最后生成机器可执行的逻辑表达式...为了提高非自回归模型的翻译精度，我们提出一种新的方法，利用训练好的自回归模型来帮助非自回归模型的优化。 ?...实验结果显示我们的新模型比之前的模型显著提高了翻译质量。
但上面已经提到，实验结果表明BERT句向量还不如简单得多的GloVe句向量，似乎只有像SBERT那样提供监督信息来"修正"BERT的参数，BERT才能生成可以直接用简单的cosine相似度计算语义相似度的句向量...， 有下面的近似关系： 其中 为 和 的点式互信息，PMI是共现(Co-Occurrence)关系的一种近似度量，实际上，"语义"这个概念的数学表达对应的就是某种能够反映共现关系的统计量...再进一步，我们可以猜想如果两个上下文 和 与同一个词 有共现关系，那么 和 也应该有相似的语义，具体来说，在训练语言模型时， 和 的共现会使得 和 相互靠近...通过这样的过程，模型可以建立上下文与上下文潜在的共现关系，这表明BERT的训练过程和语义相似度计算的目标是很接近的，训练得到的句向量应该包含了文本之间的语义相似度信息。...实验结果如下表所示，可以认为BERT-flow是一个新的SOTA模型。 ?
会发现和NNLM非常相似，而且比NNLM简单，连非线性的激活函数都没有。 Word2Vec仅仅是通过一个全连接把输入向量映射到隐藏层，然后再通过一个全连接把隐藏层向量映射到输出层。...对于目标任务的训练，一个新的/在预训练中没见过的序列通过embedding层得到各个词的word vectors，然后输入到预训练好的Encoder，得到的输出就是上下文的向量，这也是CoVe属于Contextual...CoVe 更侧重于如何将现有数据上预训练得到的表征迁移到新任务场景中，这个预训练得到的encoder的信息其实就是一种语境化或者上下文相关的信息。...h2 包含了和打 这两个字的信息，所以预测“克”这个字时，是根据前面所有的字来预测的。...Word2Vec 自监督 第一代，Non-Contextual CBOW：上下文预测中心词；Skip-Gram：中心词预测上下文 2013，古代 GloVe 无监督 第一代，Non-Contextual 共现矩阵中单词出现的
BERT句向量空间分析语义相似度任务和BERT预训练有关联bert的掩码任务MLM，通过句子的上下文来预测被掩码的单词$x$, 其向量表示$w_x$，$h_c$是其上下文$c$经过深度网络之后的向量表示...，表征的是x和c的共现近似度，而”语义“在数学空间上的表达就是共现关系的统计表示，因此，词向量和上下文向量的点击是可以反应词语和上文问的语义相似度的。...因此，如果两个上下文$c$和$c'$和同一个词w有共现关系，那么一定程度上$c$和$c'$也是相似的，这表明BERT训练过程和语义相似度目标很接近，训练出的句向量也包含了句子语义相似的信息。...那么，是否是没有有效利用BERT中的句向量信息呢？...BERT-flow为了解决bert语义不平滑问题，作者通过Normalizing Flows来讲bert句向量分布转换到高斯分布，因为它是一个光滑的、各向同性的分布空间。
词向量利用文本数据，构造出词之间的共现关系，一般将在一句话中共现的词作为正样本，随机负采样构造负样本，采用CBOW或Skip-Gram的方式进行训练，以此达到让经常共现的词，能够具有相似向量化表示。...其本质是NLP中的一个先验：频繁在文本中共现的两个词，往往语义是相近的。...然而，词向量的问题也比较明显，同一个词在不同的语境中，含义往往是不同的，而词向量对于某一个词只能生成一个固定的向量，无法结合语境上下文信息进行调整。...ELMO在使用到下游任务时，会把数据每句话先过一遍ELMo，得到每个词的embedding，然后将ELMo生成的embedding和通过词向量得到的embedding拼接到一起，用于后续任务预测。...除了上述两个降低Bert运行开销的优化外，ALBERT提出了inter-senetnce loss这一新的优化目标。
MRPC ，这部分的代码需要依据特定的任务重新写一下如何操作数据集的代码，对于不同的任务，需要构造一个新的读取数据的类，把数据一行一行地读进来。...首先，定义一个writer,利用writer函数将数据样本写入到TF-Record当中，这样一来，在实际训练过程中，不用每次都到原始数据中去读取数据，直接到TF-Record当中读取处理好的数据。...BERT 构建出来的词嵌入向量中包含以下三种信息：即输入单词序列信息、其它的额外信息和位置信息。为了实现向量间的计算，必须保持包含这三种信息的词向量的维数一致。...获得位置编码的输出结果之后，在原词嵌入输出向量的基础上，加上额外编码获得的特征向量和位置编码向量，将三个向量求和，返回求和结果，到此为止，完成了BERT模型的输入词嵌入，得到了一个包含位置信息的词向量，...读者在构建自己特定任务的项目时候，需要修改的是如何将数据读入BERT 模型的部分代码，实现数据预处理。
通过引入额外的参数(新的网络层)和特定任务的目标函数，PLMs在该任务的数据集下经过finetune后，总能取得评价指标上的提升，甚至达到SOTA。...合并后新簇的凸多边形不能与其他簇的凸多边形有重叠。...重复上述步骤，直至没有新的簇产生。 那么DIRECTPROBE聚类出来的这些簇可以用来干嘛呢？...分类器探针接到BERT输出层，跟着BERT一起微调。为了降低微调过程中不稳定性的影响，同一个任务作者使用不同的初始化参数进行了五次微调。...另外，除了实验结论外，本文实验方法和可视化分析也非常值得学习~ 你好，我是对白，硕士毕业于清华，现大厂算法工程师，拿过八家大厂的SSP级以上offer。 高中荣获全国数学和化学竞赛二等奖。
BERT在工业界落地已经很普遍了，主要在搜索、推荐和NLP中广泛应用，我将自己运用BERT的心得总结如下： BERT在工业界的落地：新数据预训练、多任务、蒸馏/裁剪、双塔的在线应用； 如何蒸馏模型； 在...、美团和百度等公司是如何将BERT应用在业务中并提升业务指标的。...attention的监督操作 三、知乎—搜索文本相关性与知识蒸馏 交互式BERT：用于精排 表示型BERT：用在召回、粗排，采用了 BERT 输出 token 序列向量的 average 作为句向量的表示...，后来引入了 32 维的 BERT 向量，提升了精排精度。...点击图表示匹配 除了上文提到的通过语义向量引入语义信息，还可以借助搜索日志中的点击行为表示 query 或 item 构造图结构引入新的语义表示。
所有深度学习都只是矩阵乘法，我们只是引入一个新的W层，其形状为（H x num_classes = 768 x 3），并使用我们的训练数据来训练整个架构并使用交叉熵损失进行分类。...我们现在有了BERT模型，可以为我们提供上下文嵌入。那么如何将其用于各种任务？ 相关任务的微调 通过在[CLS]输出的顶部添加几层并调整权重，我们已经了解了如何将BERT用于分类任务。 ?...本文提供了如何将BERT用于其他任务的方法： ? 让我们一一逐一讨论 句对分类任务-这与分类任务非常相似。那就是在768尺寸的CLS输出之上添加一个Linear + Softmax层。...因此，在上面的例子中，我们定义了两个向量S和E(这将在微调过程中学习)，它们都有形状(1x768)。然后我们取这些向量与第二个句子BERT的输出向量的点积，得到一些分数。...为了预测一个跨度，我们得到所有的分数- S.T和E.T，并得到最好的跨度，因为跨度有最大的分数，即max(S。T_i + e.t t_j)。
第二类 模型在离线阶段将BERT编码document得到的多个向量（每个向量对应一个token）全部保留，在线阶段利用BERT将query编码成多个向量，和离线阶段保留的document的多个向量进行交互打分...向量和k个document向量的交互打分（复杂度O(k))，代表工作：Poly-BERT，PQ-BERT。...该工作以此为出发点，同时进行train和inference，在训练的同时，利用上一个checkpoint中的模型进行inference，对训练数据生成新的负样本，在inference完成后，使用新的负样本进行训练...前文所述的工作都是将query和document的文本映射到稠密向量空间中，然后进行匹配。另外还有的工作是直接利用文字进行匹配。...，拉近正样本的距离，拉远负样本的距离，每个句子的向量由BERT的CLS位置向量表示。
Word2Vec 模型的优点是训练速度快，且能有效捕捉到词汇的语义关系GloVe：全局向量（GloVe）是由斯坦福大学提出的另一种词向量模型。它通过构建词汇的共现矩阵，并对矩阵进行优化来生成词向量。...6.2 GloVe案例GloVe（全局向量）是斯坦福大学提出的一种词向量模型，它通过构建词汇的共现矩阵，并对矩阵进行优化来生成词向量。...共现矩阵：GloVe 首先构建一个词汇的共现矩阵，矩阵中的每个元素表示两个词汇在一个固定窗口大小内共同出现的次数。...通过对共现矩阵进行优化，使得词向量能够更好地表示词汇之间的语义关系。...BERT 和 GPT 就是典型的预训练模型，通过预训练生成高质量的词向量嵌入，再在下游任务中进行微调特征迁移：通过 Embedding 技术，可以将预训练模型生成的特征向量迁移到新的任务中。
上面给出的4个类型也是nlp领域最为常用的文本表示了，文本是由每个单词构成的，而谈起词向量，one-hot是可认为是最为简单的词向量，但存在维度灾难和语义鸿沟等问题；通过构建共现矩阵并利用SVD求解构建词向量...word2vec是无监督学习，同样由于不需要人工标注；glove通常被认为是无监督学习，但实际上glove还是有label的，即共现次数 ? 。...（elmo vs GPT vs bert） 之前介绍词向量均是静态的词向量，无法解决一次多义等问题。下面介绍三种elmo、GPT、bert词向量，它们都是基于语言模型的动态词向量。...1、GloVe构建过程是怎样的？ （1）根据语料库构建一个共现矩阵，矩阵中的每一个元素 ? 代表单词 ? 和上下文单词 ? 在特定大小的上下文窗口内共同出现的次数。...（2）构建词向量（Word Vector）和共现矩阵之间的近似关系，其目标函数为： ?
，在召回阶段中往往会增加一路使用 内容多模态表征的i2i召回 ，这路召回由于只使用了纯内容的特征，和老物品便可以公平比较，不会产生因为新物品后验行为少而导致无法被召回的问题。...现有的多模态i2i召回方法在文本侧一般都是用一个BERT经过预训练后生成embedding然后基于embedding的相似度来进行召回，但是这样可能也会存在一些问题： BERT表征能力不足 。...一篇图文笔记的标签和类别往往代表他的中心思想，对于确定两个笔记是否相关至关重要，但现有的Bert方法只是将标签和类别视为内容的一个组成部分（实际上BERT做预训练时除了MLM任务应该也会有标题预测标签/...这个任务使用了推荐中的协同过滤信号作为标签来进行对比学习，首先会统计所有笔记对的共现分数，然后使用共现分数高的笔记对视为相关性高的笔记，作为正样本，batch内负样本，用对比学习的方式进行训练，由于引入了协同过滤的信号...进一步，对于每个笔记，都使用 [EMB] 这个特殊token的隐向量经过全连接层映射得到的向量作为文本表征向量 n_i ，便可以采用对比学习的方式来进行学习，正样本就是构建好的相关笔记对，对应向量记作
当然，这是一篇旧闻新写，现在Bert等一系列预训练的语言模型又开始开启了NLP的新纪元，如今不懂Bert，就跟前几年不懂word2vec一样了，是找不到工作的吧！...此外，ELMo首次引入预训练语言模型的概念，将词向量技术从静态词向量带入到了动态词向量的新时代，后续出现的GPT、Bert等优秀的方案后续会单独拿出来细说。...共现矩阵 通过统计一个事先指定大小的窗口内的word共现次数，以word周边的共现词的次数做为当前word的vector。...具体实现上，由于n-gram的量 远比word大的多，完全存下所有的n- gram也不现实。...，即从静态词向量到动态词向量，后续计划继续写从ELMo到GPT、BERT的两阶段新模式(预训练+Finetuning).... 8.31 ?
前言 上一篇文章，我们介绍词向量(1)--从word2vec到ELMo，关注的角度是从静态的词向量到动态的词向量（该篇属于旧闻新写，构思的时候还没出现Bert等跨时代的思想）......从2013年出现的word2vec到如今的Bert，一个显著的转变是：从仅仅预训练词向量来初始化NLP模型的第一层发展到预训练整个NLP模型，预训练关注的不再仅仅是单个词汇信息，而是还有句子级别的信息，...后续不断提出一系列新的语言模型：ULM-fit、GPT、Bert等，正是针对以上两个弱点，从「特征抽取器」+「双向语言模型」两个方面去不断的改进优化。...6736 结束 至此，NLP领域与词向量技术相关的知识算是大体讲完了，从word2vec到Bert基本上覆盖了所有的主流方法。...当然，近期也不断提出了一些诸如Transformer XL、XLNet等新的方法，本质上还是对Bert的缝缝补补，不能算是夸时代的思想。
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