13、基于顺序迁移学习技术的自然语言处理任务研究

基于顺序迁移学习技术的自然语言处理任务研究

1. 基准模型介绍

在自然语言处理（NLP）领域，ULMFIT、RoBERTa、XLNET和DistilBERT等基准模型对任务性能有着显著影响。以下是这些模型的亮点介绍：
- ULMFIT ：由Jeremy Howard和Sebastian Ruder设计，它不只是简单的嵌入和上下文嵌入方法。该语言模型可针对各种NLP任务进行微调，并且能在小语料库上完成任务，比使用语言模型进行微调的ELMO更有效。
- RoBERTa ：由Facebook开发，使用的文本数据和计算能力是BERT模型的10倍。它在BERT预训练中去除了下一句预测（NSP）任务，并引入动态掩码等技术，预训练使用了160GB的文本数据。
- XLNET ：是BERT模型的改进版本，计算能力更强，准确性更高。它采用排列语言建模，能更好地学习双向关系，克服了BERT作为自编码器（AE）语言模型的一些缺点，训练使用约130GB的数据。
- DistilBERT ：是一个小型、执行速度快、经济实惠且轻量级的Transformer模型，通过蒸馏BERT基础模型训练得到。它的参数比BERT - base - uncased少40%，运行速度快60%，同时保留了BERT超过95%的性能。

2. 情感分析（SA）方法与实现

使用顺序迁移学习（STL）实现SA的步骤以伪代码形式给出，同时也在架构图中展示。具体伪代码如下：