这些模型在不进行任何微调的情况下调用事实知识的能力惊人地强，这表明它们作为无监督的开放域QA系统的潜力。 ? ?...实验结果显示SpanBERT始终比BERT和我们更好调优的基线表现更好，在回答问题和共同参考解决等跨度选择任务上取得了巨大的进步。 ? ? ?...此外，还为跨语言OpenQA提供了多个基线系统，包括两个基于机器翻译的方法和一个零距离跨语言方法(多语言BERT)。 ? ? ?...本文提出了一种检索多个支持段落的方法，这些段落嵌套在一个庞大的知识库中，包含了回答给定问题所必需的证据。我们的方法通过形成问题和段落的联合向量表示来迭代检索支持段落。...)模型不适合实时使用，因为它们需要为每个输入请求按需处理多个长文档。
、开放QA中的Bert模型优化等。...实验结果，本文方法显著地改善了多个开放域QA数据集的现状。 ? ? ?...PullNet使用一个{迭代}过程来构造一个包含与问题相关信息的特定于问题的子图。...在每个迭代中，使用一个graph convolutional network (graph CNN)来识别子图节点，这些子图节点通过对语料库和/或知识库进行检索操作来展开。...为了解决这个问题，本文提出了一个多通道的BERT模型来对同一问题的所有段落的答案得分进行全局标准化，这种变化使得我们的QA模型能够通过使用更多的段落找到更好的答案。
如何使用 BERT 和 Elastic Search 创建聊天机器人？ 结论 常见问题 什么是 BERT？...然后，它对每组嵌入应用汇聚层以生成句子嵌入。在本文中，我们将使用SBERT进行句子嵌入。 什么是 Elasticsearch ？...如何使用 BERT 和 Elastic Search 创建聊天机器人？ 本文将教我们使用预训练的 BERT 和 Elasticsearch 创建一个 FAQ 聊天机器人。...SBERT 库来获取预定义问题的嵌入。...当执行搜索查询时，Elasticsearch使用分布式搜索协调机制将查询路由到相关的分片，同时执行并行搜索操作，并在将结果返回给用户之前将结果合并。
进一步实验后发现，通过调整BERT和CRF层的学习率，如BERT使用较小的学习率而CRF层使用100倍于BERT的学习率 （即，如图5所示），最终BERT+CRF的效果相比BERT+Softmax有了较明显的提升...输出层我们使用了常规QA任务输出，包括开始标签（Start Label）和结束标签（End Label），但需要人工设计Quey。...图10 BERT+R-drop 图9中[u1]~[u6]代表BERT词表里边的[unused1]～[unused6]，即使用未出现的Token构建模板，Token数目为超参数。...开店宝评价管理 商家通过提供餐饮服务来获取用户，用户消费后通过评价给商家以反馈，促使商家去不断优化，提供更好的服务，从而获取更多的用户，达到正向循环。...在技术方面，将持续进行模型迭代演进，主要涉及： 持续优化现有模型，保证质量的同时也要提升效率 实验结果还有很大的改进空间，需要进一步探索模型优化方法，如优化预训练模型，使用MT-BERT等，以及在联合抽取中进一步引入实体间关系
预训练过程以迭代的方式进行，以在两个语义级别上对齐图像文本数据。在迭代预训练阶段，共享Transformer网络被迫在多个层次上对齐语义，这使得训练后的模型能够适应不同的图像-文本对。...Sentence Embeddings 本文采用与BERT相同的方法，该方法使用WordPiece tokenizer将输入句子转换为子词token。...Image Question Answering (QA) 作者还将图像问答任务视为分类问题，并使用LXMERT中的图像QA数据对模型进行预训练，从而获得更好的跨模态表示。...预训练策略 对于低水平和高水平的语义对齐，SemVLP通过多个预训练任务进行预训练，并将所有这些任务损失以相等的权重相加。...不同语义水平的预训练 Analysis on Various Pre-training Architectures 上表展示了本文方法使用不同语义级别信息进行训练的结果，可以看出，同时进行高级和低级预训的信息能够达到更好的结果
在自然语言处理领域中使用基于神经网络的模型，通过对大量数据进行神经网络预训练来获取单词及其复合词之间的依赖关系，之后再做精调（fine-tuning）以满足在专门的目标领域中的应用。...，在不破坏这些关系的情况下生成新的 QA 对。...本文使用经典的 CAVE 框架 [7] 用于生成对话，该框架将生成过程看作是一个迭代的短语处理过程。...基于 CVAE 的 VHRED 不涉及对 z 的潜在分布的任何约束，HRED 对解码过程进行了明确的建模，而没有对隐藏上下文进行进一步的操作，因此它们的语义相似度得分属于中等。...目前，神经网络仍然是问答系统所主要采用的方法，在本文的三篇文章中，第一篇使用序列-序列模型，第二篇使用 BERT，而第三篇文章为了验证提取的 QA 对的有效性，使用了基于注意力机制的模型。
根据瑞金医院中国病理报告的实验结果，发现本文提出的QA-CTS任务对于提高具体任务的性能是非常有效的。...2、实验结果表明，由于数据集的共享，QA-CTS任务性能得到了显著改善。提出的模型也比强基线方法获得了更好的性能。 QA-CTS 一般来说，研究人员分两步解决CTS问题。...获取one-hot CNER输出标签序列。 句子文本和查询文本的上下文表示 对于任何临床自由文本的段落X和查询Q，上下文表示都要生成它们的编码向量。...受此启发，由于BERT模型中参数较多，为了加快训练过程，我们首先对BERT模型进行微调，加入新的预测层，以获得更好的上下文化表示性能。...然后，我们部署所提出的模型并加载微调的BERT权重，附加命名实体信息层并对模型进行再训练。 实验结果 BERT与本文模型之间的比较结果 ? 本文模型的不同参数比较结果 ?
基于BERT的问答模型获得的结果也正在迅速接近这些数据集所报告的人类水平表现(human performance)。...通过使用token重叠窗口将每个文档分割为多个训练实例，就像在SQuAD任务中的原始BERT模型一样， 3.在训练时主动向下采样空实例(即没有答案的实例)，以创建一个平衡训练集， 4....在推理时，我们对每个文档的所有上下文进行评分，然后根据评分对所有文档范围(s, e)进行排序 然后，返回文档中得分最高的span，作为预测的短答案范围。...我们还期望通过扩展模型，使其能够输出由多个不相交跨度组成的简短答案，从而实现额外的改进。 实验和结果 我们根据在SQuAD 1.1 调优过的BERT模型初始化了我们的模型。...使用单个Tesla P100 GPU，在NQ开发集和测试集上完成评估大约需要5小时。 模型得到的结果如表1所示。我们为NQ数据集开发的BERT模型比原始NQ论文中的模型性能要好得多。
一些经典的自然语言处理领域的模型，例如XLNet、Bert及各种变体，适用于NLU、文本生成、情感分析等多个领域，本文均不涉及。本文只专注于专门的sentiment analysis模型。...此时创建的句子不是标准句，而是简单的伪句，以（LOCATION1，safety）对为例：辅助句为：“location - 1 - safety”。 Sentences for QA-B。...对于 QA-B，添加标签信息并将 TABSA（ targeted aspect-based sentiment analysis ） 临时转换为二分类问题（标签 ∈ {yes, no}）以获得概率分布。...对于 ABSA，微调预训练的 BERT 模型以训练所有属性的分类器，然后总结结果。BERT-pair for (T)ABSA BERT 用于句子对分类任务。...对应于四种造句方式，将模型命名为：BERTpair-QA-M、BERT-pair-NLI-M、BERT-pair-QAB、BERT-pair-NLI-B。 当前SOTA！
Transformer的Encoder部分由多个上图左侧所示的块（Block）堆叠而成。 BERT的结构如下所示： ?...该部分的考量主要是基于QA等下游任务。 4.2.4 基于BERT的下游任务 基于预训练的BERT模型，我们可以用来实现诸如文本分类、QA、序列标注（例如分词、实体识别等）等任务。 ?...文件说明： bert_master：Google官方提供的代码 bert_model_zh_cn：官方提供的基于中文的预训练好的BERT模型 data：实验使用的数据 get_data：爬取腾讯较真平台数据的代码...BERT模型（使用微博数据） calculate_acc.py：基于预测结果计算混淆矩阵和准确率 fake_news_classifier.py：基于BERT实现分类的代码部分 4.3.1 使用微博数据训练和验证模型...关注公众号「NLP巴士」后，在公众号后台回复“fake news”获取链接。 有任何疑问，欢迎联系我们。
后台回复：10大预训练模型 获取论文全文 1、BERT模型 BERT模型（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由谷歌在...该模型适用于语音识别（ASR）、文本到语音（TTS）以及序列到序列（Sequence To Sequence）的任何任务。...该模型使用网络抓取数据进行训练，在几个NLP任务上得到了最先进的结果。...目前该模型其实已经迭代了三个版本。...DeBERTa 模型使用了两种新技术（注意力解耦机制、增强的掩码解码器）改进了 BERT和RoBERTa模型，同时还引入了一种新的微调方法（虚拟对抗训练方法）以提高模型的泛化能力。
实验结果表明，ERNIE 2.0在包括英语GLUE基准测试和几个中文任务在内的16个任务上都比BERT和XLNet有显著的改进。...此外，在多个输入段任务的段间隔中添加符号[SEP]作为分隔符。 Task Embedding 该模型提供任务嵌入以调节不同任务的特性。我们用id从0到N表示不同的任务。...我们可以使用任何任务id在微调过程中初始化我们的模型。模型结构如下图所示。 ?...我们当前的模型可以当前提出的BERT方法进行匹敌，并在GLUE, RACE、SQuAD上达到了最好的效果。这些结果说明设计选择的重要性，我们还对对最近报告的改进来源提出了问题。...我们展示了KALM-QA在一个名为MetaQA的与电影相关的广泛问题集上达到了100%的准确性，其中包含近29,000个测试问题和260,000多个培训问题。
在训练模型的时候，一般使用 SQuAD 等比较大的问答数据集合，或者手上的任务数据，对 Bert 模型进行 Fine-tuning；在应用阶段，对于第一阶段返回的得分靠前的 Top K 候选 Passage...Top K 返回结果进行重排序。...所以，对于如何在信息检索领域应用 Bert，我们从两个不同的角度来说：短文档检索和长文档检索。 对于短文档检索而言，你把它看成 QA 任务，其实问题也不大。所以这里不细说了，直接上结果。...它探讨的主要是在 Bert 模型下的 QA 任务中，如何使用这些增强的训练数据。...这个工作使用 Bert 作为多标准分词的特征抽取器。所谓多标准，是指的同一个语言片段，在不同场景下可能有不同粒度的分词结果。
很明显，这是个很有实用价值的方向，其实搜索引擎的未来，很可能就是QA+阅读理解，机器学会阅读理解，理解了每篇文章，然后对于用户的问题，直接返回答案。...在训练模型的时候，一般使用SQuAD等比较大的问答数据集合，或者手上的任务数据，对Bert模型进行 Fine-tuning；在应用阶段，对于第一阶段返回的得分靠前的Top K候选Passage，将用户问句和候选...Top K返回结果进行重排序。...所以，对于如何在信息检索领域应用Bert，我们从两个不同的角度来说：短文档检索和长文档检索。 对于短文档检索而言，你把它看成QA任务，其实问题也不大。所以这里不细说了，直接上结果。...它探讨的主要是在Bert模型下的QA任务中，如何使用这些增强的训练数据。
使用VisionAI，您可以执行诸如为图像分配标签来组织图像，获取推荐的裁切顶点，检测著名的风景或地方，提取文本等工作。 检查文档以启用和设置API。...抓取的信息 我们将使用 BeautifulSoup 抓取前3个结果，以获得关于问题的一些信息，因为答案可能位于其中之一。...我们需要对搜索结果中的前3个链接进行抓取，但是这些链接确实被弄乱了，因此获取用于抓取的干净链接很重要。 /url?...从前3个结果中抓取信息后，程序应该通过迭代文档来检测答案。首先，我认为最好使用相似度算法来检测与问题最相似的文档，但是我不知道如何实现它。...但是实际上我使用PDF转换器从PDF文件目录创建了一个输入数据框。因此，我要在pdf文件中保存每个结果的所有抓取数据。我们希望总共有3个pdf文件(也可以是1个或2个)。
cdQA-suite就是为方便任何想要建立一个CDQA的人使用而搭建的。 https://cdqa-suite.github.io/cdQA-website/#about-us ?...模型使用Pytorch版本的著名自然语言处理模型BERT： https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT ?...如果你有一个GPU，你可以直接使用模型的GPU版本models/bert_qa_vGPU-sklearn.joblib 这些与训练模型也可以在cdQA的发布页面上获取： https://github.com...请注意，这样的性能调整应当使用GPU进行，因为BERT模型太大以至于不能使用CPU来训练。...为了使用它，你应当将你自己的数据集转换为一个像SQuAD 格式的JSON文件： ? 现在你可以下载这个标注器并运行它： ?
这不，2018年迭代上线的CoQA机器阅读理解大赛，一番你争我赶之后，最终还是形成了中国AI力量争霸之势。...2018年是NLP取得重大进展的一年，BERT出现，横扫各大NLP测试，刷新了SQuAD成绩。 ? 除了算法以外，NLP领域的一项重要应用问答系统（QA）也在这一年悄然改变。...CoQA包含从8000多个对话中收集的127,000多个问答。每个对话都是通过将两个人配对，以问答对话聊天形式收集的。...同时，搜狗在训练中对BERT的预训练参数进行了微调。 实验结果表明，搜狗团队的上述设计策略显著提升了在CoQA测试上的效果。...在法律领域，搜狗律师问答机器人具备逻辑分析和推理能力，能够基于事实和法律诉求，给用户提出可能的判决结果、法律建议或相似案例等丰富的咨询结果，充当人类的法律小顾问。
模型的输入和QA任务相同是 , 以PER为例，每个样本都被构建为以下形式。...的模型结构增加了实体类型和文本的交互 增加新的实体类型，只会增加对应的训练样本，不会增加模型复杂度 哈哈天上从来不会掉馅饼，有优点肯定有缺点滴～这个paper中没有提，不过在使用中感觉有几点需要填坑 QA...直接差异化learning rate可能也阔以？？...所以结果没法比）上面是MRC的结果下面是Bert-CE的结果。...会发现PER的预测结果两个模型差不多，但是ORG/LOC的结果中，MRC反而要略差一些，指标主要差在召回率都是显著低于Bert-CE的 搂了一眼MRC的召回结果，发现个比较有意思的点就是不太符合Query
2.2.3 RoBERTa模型结构 RoBERTa只是应用了更好的训练技巧, 因此整体结构是没有发生任何变化的。其模型结构与BERT模型结构相同。...2.4.2 pipeline对象使用参数 args（SquadExample或列表）——包含问题和上下文的SquadExample一个或多个。...question（str或List[str]）——一个或多个问题（必须与论点结合使用context）。...context（str或List[str]）—— 与问题相关的一个或多个上下文（必须与论点结合使用 question）。 topk（可选int，默认为 1）— 返回的答案数量（将按可能性顺序选择）。...请注意，如果上下文中没有足够的选项，我们将返回少于 topk 个答案。
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