掩码语言模型(Masked Language Model)mlm

最新推荐文章于 2025-06-19 13:56:44 发布
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原文链接：https://www.lizenghai.com/archives/66182.html
本文深入解析Transformer架构及其在自然语言处理中的应用，包括Mask机制、Seq2Seq模型以及BERT预训练模型的工作原理。通过源码分析，理解如何利用Transformer提升语言理解能力。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

https://www.cnblogs.com/anai/p/11645953.html
bert 论文

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从语言模型到Seq2Seq：Transformer如戏，全靠Mask
https://zhuanlan.zhihu.com/p/69106080

深度学习 — > NLP — >Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

https://zhuanlan.zhihu.com/p/44121378
https://zhuanlan.zhihu.com/p/32544778
https://blog.youkuaiyun.com/qq_33876194/article/details/98943383

https://zhuanlan.zhihu.com/p/93061413

[# Transformer 源码中 Mask 机制的实现
GPT解读（论文 + TensorFlow实现）

BERT源码分析（PART III）
Bert系列（三）——源码解读之Pre-trainhttps://www.jianshu.com/p/22e462f01d8c

https://www.jianshu.com/p/ff43575ab2b0

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详解Bert中的Masked Language Model
AI天才研究院
08-21 1673
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google于2018年提出的一种预训练语言模型，可以生成可用于各种自然语言处理任务的神经网络模型。其最大特点就是采用双向Transform
掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）
m0_70066267的博客
07-31 5594
掩码语言模型（MLM）是一种自监督学习技术，其核心思想是在不依赖显式标注数据的情况下，通过遮蔽输入文本中的部分词汇，迫使模型利用剩余的上下文信息来预测这些被遮蔽的词汇。这种训练方式使模型能够学习到词汇之间的语义关系和上下文依赖，从而提升其在各种NLP任务中的表现。在MLM中，输入文本的一部分词汇会被随机替换为特殊标记（如[MASK]），或者采用其他方式如替换为随机词汇或保持不变（在BERT中，这种策略被称为“遮蔽策略”，其中80%的词汇被替换为[MASK]，10%被替换为随机词汇，剩余10%保持不变）。
掩码语言模型（Masked Language Model，简称MLM）
hong161688的博客
08-01 1979
掩码语言模型（MLM）是一种自监督学习技术，它不需要显式的注释或标签，而是利用输入文本本身作为监督信号。在MLM任务中，输入文本的一部分单词会被随机掩盖（或替换为特殊的[MASK]标记），模型的目标是根据剩余的上下文信息来预测这些被掩盖的单词。这种机制迫使模型在训练过程中深入理解单词的上下文以及它们与句子中其他单词的关系，从而学习到更加丰富的语言表示。
突破单向信息流：掩码语言建模(MLM)五维评估体系与多模态适配实践
最新发布
JAVA高级架构
06-19 300
本文提出的动态掩码优化策略和五维评估体系，为MLM技术的选型和应用提供了系统化指导。这些方向的发展将推动MLM技术进入"感知-认知-决策"的全新阶段。掩码语言建模（Masked Language Modeling, MLM）作为自监督学习的核心范式，已成为推动自然语言处理（NLP）领域发展的关键技术。实验结果表明，改进的MLM策略在GLUE基准上平均提升3.2个点，在专业领域任务中最高提升18.7%的F1值。实验显示，经过优化的BioBERT在临床NER任务中达到89.7%的F1值，较基线提升18.7%。
自然语言处理中的maskedlanguagemodel
AI天才研究院
01-25 1758
1.背景介绍 1. 背景介绍 自然语言处理(NLP)是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机理解、生成和处理人类语言。自然语言处理的一个重要任务是语言模型，即预测给定上下文的下一个词的概率。传统的语言模型通常需要大量的人工标注数据，但这种方法存在一些局限性，如数据收集和标注的困难、数据不均衡等。 近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的语言模型逐渐成为主流。这类模型可以自...
Masked Language Modeling -- MLM
Rebecca_Yuan's BLOG
06-19 620
BERT, MLM
《掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）》
weixin_47266126的博客
11-26 1605
一、引言在自然语言处理领域，掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）是一种重要的预训练方法。它通过随机掩码输入文本中的一部分单词，然后让模型预测被掩码的单词，从而学习语言的语义和语法知识。MLM 已经在许多自然语言处理任务中取得了显著的成果，如文本分类、命名实体识别、机器翻译等。本文将深入介绍 MLM 的原理、实现方法和应用场景。二、MLM 的原理（一）掩码策略 MLM 的核心思想是在输入文本中随机掩码一部分单词，然后让模型根据上下文预测被掩码的单词。掩码策略可以分为三种：（二）
掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）and为什么使用log函数
m0_51200050的博客
07-02 1095
MLM训练方法使得模型不仅能理解单词的含义，还能理解它们在句子中的语法和语义关系，从而提高了语言模型的泛化能力和准确性。在训练过程中，我们会最小化这个负对数损失值，通过梯度下降等优化算法更新模型参数，从而提高模型对“quick”的预测概率。假设我们在训练一个模型来预测单词的概率，对于一个句子“the quick brown fox”，我们掩盖“quick”并让模型预测它的概率。假设模型输出的概率为。总之，使用对数函数在语言模型的训练中不仅提供了计算上的便利性，还能有效避免数值问题，提高训练的稳定性和效率。
Masked Language Modeling 近红外光谱
weixin_35752645的博客
12-23 411
Masked Language Modeling (MLM) 是一种自然语言处理任务，它的目的是训练语言模型来预测被遮盖的词语，以便在进行文本生成或其他任务时更准确地预测语言。 在 MLM 中，输入文本中的一些词语会被遮盖，然后用语言模型来预测这些被遮盖的词语。为了使模型学习语言的语法和语义，通常会在训练过程中使用大量的文本数据。 近红外光谱与 MLM 没有直接关系，它是一种光谱技术，用于测量物体...
NLP 3.5 Transformer的结构，BERT&masked language model
JJJJJJames的博客
02-23 4044
1、Transformer LSTM 和 transformer可以互相替代。 Long term dependency 是 rnn/lstm-based models 的主要问题。以及串行计算的高时间复杂度。shallow model，只在时间维度上deep，纵向的角度是浅层的。 Linear computation 是时序模型的通病。 1.2 Transformer的结构 encoder+decoder: 每个部分都是deep的 每个encoder：self-attention+feed forwar
Masked Language Modeling用于光谱分类模型
weixin_35755823的博客
12-23 464
Masked Language Modeling(MLM)是一种自然语言处理任务，它的目的是预测句子中被“mask”(隐藏)的词的潜在值。为了训练MLM模型，我们通常会在输入句子中随机挑选一些词并把它们替换成特殊的“[MASK]”标记。然后，我们会让模型预测这些被“mask”的词的原始值。 在光谱分类模型中，我们可以使用MLM来帮助我们更好地理解光谱数据。例如，我们可以训练MLM模型来预测光谱数据...
NLP实践——利用自己的语料进行Mask Language Model预训练
热门推荐
weixin_44826203的博客
11-27 1万+
#!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[1]: import os import json import copy from tqdm.notebook import tqdm import torch from torch.optim import AdamW from torch.utils.data import DataLoader, Dataset from transformers import BertForMaskedLM, BertTo
什么是mlm模型？
kewei chen
04-05 4246
对于文本分类模型中取名为 “mlm” 的原因，我不确定。但从机器学习和自然语言处理领域的角度来看，“MLM” 通常指的是 “Masked Language Model”，即遮蔽语言模型。在这种模型中，输入文本的一部分会被随机遮蔽掉，模型需要通过上下文来预测被遮蔽的词或字符。在 BERT 模型中就包含了 MLM 部分。因此，在您提供的文本分类模型中也可能包含有遮蔽语言模型的部分，且该模型以此命名。但具体原因需要进一步澄清。BERT（Bidirectional Encoder Representations f
【从官方案例学框架Tensorflow/Keras】端到端地构建掩码语言模型BERT，并微调使用
阿芒Aris的博客
11-10 2108
摘要：【从官方案例学框架Keras】端到端地构建掩码语言模型BERT，实现掩码语言模型(MLM)，并将预训练好的模型”BERT“用在IMDB数据集上微调进行情感分类
Ernie-gram, 显式、完备的 n-gram 掩码语言模型，实现了显式的 n-gram 语义单元知识建模。
强化学习曾小健
06-30 877
从 ERNIE 1.0 起，百度研究者们就在预训练中引入知识增强学习，通过掩码连续的词、phrase、named entity 等语义知识单元，实现更好的预训练学习。本次开源的通用语义理解模型 ERNIE-Gram 更进一步，提出的显式、完备的 n-gram 掩码语言模型，实现了显式的 n-gram 语义单元知识建模。ERNIE 多粒度预训练语义理解技术作为自然语言处理的基本语义单元，更充分的语言粒度学习能帮助模型实现更强的语义理解能力：ERNIE-Gram 多粒度预训练语义理解技术，在预训练 (pre-t
【论文泛读21】掩模与填充:将掩模语言模型应用于情感传递
scu-liu的博客
03-05 534
贴一下汇总贴：论文阅读记录 论文链接：《“Mask and Infill” : Applying Masked Language Model to Sentiment Transfer》 一、摘要 摘要非平行语篇的情感转移是指对句子的情感属性(如积极的或消极的)进行修饰，同时保留其与属性无关的内容。由于基于rnn的编码器-解码器结构在捕捉单词之间深度和长期依赖关系方面的能力有限，以往的著作很难从无到有地生成令人满意的句子。当人类对句子的情感属性进行转换时，一种简单而有效的方法是仅用目标情感表达替换句子中原有
mask language model 的具体实现及思路详解
weixin_43231756的博客
10-24 520
对于bert-base-uncased,bert-base-chinese,roberta等模型预训练中的mask language model的实现
掩码语言模型MLM有什么应用场景
借雨醉东风的博客
07-30 1061
MLM（Masked Language Model，掩码语言模型）在自然语言处理（NLP）领域有着广泛的应用场景。
BERT 的掩码语言模型（MLM）
03-20
### BERT 掩码语言模型 (MLM) 工作原理与实现 #### 定义与基本原理 掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）是一种用于预训练的语言建模方法，其核心思想是在输入序列中随机遮蔽一部分词，并让模型根据未被遮罩的部分来预测这些被遮罩的词。这种方法能够有效增强模型对上下文的理解能力[^1]。 具体来说，在BERT的MLM任务中，大约有15%的token会被随机替换为特殊标记`[MASK]`或其他替代策略。随后，模型的任务就是利用剩余未被遮盖的信息去恢复原始的词汇[^2]。 #### 实现细节 以下是BERT中MLM的具体实现过程： 1. **数据准备阶段** 输入文本会经过分词器处理成一系列tokens。接着按照一定概率（通常是15%），从中选取一些tokens进行遮蔽操作。需要注意的是，这并不意味着所有的选中位置都会简单替换成`[MASK]`符号；实际上，存在三种不同的情况： - 80%的概率将该位置上的真实词语替换为`[MASK]`； - 10%的概率保持原样不变； - 另外10%的概率用其他任意的一个随机词汇代替当前的真实值[^3]。 2. **前向传播计算** 经过上述修改后的句子送入到基于Transformer架构构建而成的大规模神经网络内部完成特征提取工作之后再通过全连接层映射回词汇表空间大小维度上得到最终输出分布表示形式下的logits值集合。 3. **损失函数设计** 对于每一个实际参与masking操作的位置而言，我们只关心它对应的那个唯一正确答案所对应的softmax概率数值有多大即可。因此整个objective function只需要累加所有这些特定index处交叉熵误差项之和就可以了。 ```python import torch from transformers import BertTokenizer, BertForMaskedLM tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertForMaskedLM.from_pretrained('bert-base-uncased') text = "The capital of France is [MASK]." inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt") with torch.no_grad(): logits = model(**inputs).logits masked_index = (inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id)[0].nonzero(as_tuple=True)[0] predicted_token_id = logits[0, masked_index].argmax(axis=-1) print(tokenizer.decode(predicted_token_id)) ``` 此代码片段展示了如何使用Hugging Face库加载预先训练好的BERT模型并执行简单的掩码填充任务实例演示效果。 ---
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