以网易严选为例,人工智能实战系列之预训练语言模型

本文介绍了预训练语言模型如BERT在NLP任务中的应用,包括分类、文本匹配、序列标注和生成式任务。通过对比ELMO、GPT和BERT,讨论了它们的模型结构和使用方式,并展示了在网易严选业务中的具体实践效果,指出在不同任务中选择合适的使用模式至关重要。

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导读:随着Bert的发布,预训练 ( pre-train ) 成为NLP领域最为热门的方向之一,大规模的无监督语料加上少量有标注的语料成为了NLP模型的标配。本文将介绍几种常见的语言模型的基本原理和使用方式,以及语言模型在网易严选NLP业务上的实践,包括分类、文本匹配、序列标注、文本生成等

01

前言

文本的表征经历了漫长的发展历程,从最简单经典的bow词袋模型、以LDA为代表的主题模型、以word2vec为代表的稠密向量模型、到现在以Bert为代表的通用语言模型。词语是文本细粒度的表达,早期的预训练词向量虽简单易用,但无法解决一词多义的问题。近年来,基于大规模上下文语料,训练的通用语言模型,可以产出更细致的语义表征向量,相同的词在不同的语境中能抽取出不同的语义向量。

在通用常见的NLP任务中,数据标注是不能缺少的重要环节。数据的量级及质量会直接影响任务的效果。现实条件下,数据标注的成本往往很高,但好在我们拥有大量的无标注的语料。因此,基于无监督的海量语料训练一个通用的语言模型,然后针对不同的NLP任务,进行少量数据标注后,再对模型进行微调成为了发展的趋势。

02

模型结构</

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