BERT 带来的影响还未平复，CMU 与谷歌大脑提出的 XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现，并在 18 个任务上取得了当前最佳效果。令人激动的是，目前 XLNet 已经开放了训练代码和大型预训练模型，这又可以玩一阵了～ 转载来源 公众号：机器之心 “ 阅读本文大概需要 5 分钟。 ” 2018 年，谷歌发布了基于双向 Transformer 的大规模预训练语言模型 B

一.语境化语言表示模型介绍 语境化语言表示模型（Contextualized Language Representation Models）是一类在自然语言处理领域中取得显著成功的模型，其主要特点是能够根据上下文动态地学习词汇和短语的表示。这些模型利用了上下文信息，使得同一词汇在不同语境中可以有不同的表示。以下是一些著名的语境化语言表示模型： ELMo（Embeddings from Lan

1，作为Autoregressive语言模型的XLNet何以能够在发布时在20个语言任务上都能够正面挑战作为Autoencoding与训练领域霸主地位的BERT？ 2，XLNet背后Permutation LM及Two-stream self-attention数学原理解析 3，Autoregressive LM和Autoencoding LM数学原理及架构对比 4，Denoising au

如下展示了从XLNET预训练数据集中提取词向量的方法。 利用pytorch-transformers中的方法进行预训练模型加载，然后进行词向量的获取和提取。

深度学习-自然语言处理：迁移学习（拿已经训练好的模型来使用）【GLUE数据集、预训练模型（BERT、GPT、transformer-XL、XLNet、T5）、微调、微调脚本】 一、迁移学习概述二、NLP中的标准数据集1、GLUE数据集合的下载方式2、GLUE子数据集的样式及其任务类型2.1 CoLA数据集【判断句子语法是否正确】2.2 SST-2数据集【情感分类】2.3 MRPC数据集【判断

文章目录 引言提出的方法背景目标：排列语言模型结构：基于目标感知的双流注意力融合Transformer-XL多句建模讨论 Reference: 1. XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding 2. XLNet原理解读 引言 AR模型以前向或后向的单向方式建模语言模型

XLNet原理详解 1. 什么是XLNet2.自回归语言模型（Autoregressive LM）3. 自编码语言模型4. XLNet模型4.1 排列语言模型（permutation language Modeling）4.2 双流注意力机制4.2.1 引例：4.2.2 双流注意力机制4.2.3 部分预测 4.3Transform-XL4.3.1 Transform4.3.2 Transfo

欢迎关注【百度NLP】官方微信公众号，及时获取更多自然语言处理领域的技术干货！ 阅读原文：https://mp.weixin.qq.com/s/43UBYDpYd4pd3fZXYPJWUw 2019年3月，百度正式发布NLP模型ERNIE，其在中文任务中全面超越BERT一度引发业界广泛关注和探讨。 今天，经过短短几个月时间，百度ERNIE再升级。发布持续学习的语义理解框架ERNIE 2.0，

2019年3月，百度正式发布 NLP 模型 ERNIE，其在中文任务中全面超越 BERT 一度引发业界广泛关注和探讨。 今天，经过短短几个月时间，百度 ERNIE 再升级。发布持续学习的语义理解框架 ERNIE 2.0，及基于此框架的 ERNIE 2.0预训练模型。继1.0后，ERNIE 英文任务方面取得全新突破，在共计16个中英文任务上超越了 BERT 和 XLNet， 取得了 SOTA 效果