RoBERTa

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sentence-BERT

Abstract 朴素bert和roberta在句子分类和句子对回归表现好，但因为模型结构问题不适用于语义相似度检索和聚类。【朴素bert即是语言模型也是估计器，不能拿出单独的句向量】作者改变了朴素Bert的结构为孪生和三胞网络，可以获得好的句向量，保证了精度的同时极大加快了速度。 Introd

读论文——Does syntax matter？ A strong baseline for Aspect-based Sentiment Analysis with RoBERTa

第一遍标题及作者（2021 4.11）摘要以往的研究表明，依赖树等句法信息可以有效地提高ABSA的性能，但是最近PTMs也在ABSA任务上非常有效因此，问题自然而然地出现，PTMs是否包含足够的句法信息，使我们可以得到一个好的 ABSA模型只基于 PTMs实验表明微调后的RoBERTa Induced Tree是更具

【代码实现】tag-based-multi-span-extraction

tag-based-multi-span-extraction 代码：https://github.com/eladsegal/tag-based-multi-span-extraction 论文：A Simple and Effective Model for Answering Multi-span Questions 配置环境变量添加代理 scp -r zhaoxiaofeng@219.216.64.175:~/.proxychains ./ 修改~/.bash

文献阅读笔记:RoBERTa：A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach

0. 背景机构：Facebook & 华盛顿大学作者：Yinhan Liu 、Myle Ott 发布地方：arxiv 论文地址：https://arxiv.org/abs/1907.11692 论文代码：https://github.com/pytorch/fairseq 1. 介绍 RoBERTa 模型是BERT 的改进版(从其名字来看，A Robustly Optimized BERT，即简单粗暴称为强力

6.5bert的家族成员-百度的ERNIE,ERNIE2.0,清华的ERNIE,RoBERTa,BERT-WWM,UniLM,MASS,TinyBERT,ELECTRA,SpanBERT

文章目录百度的ERNIEERNIE 2.0清华的ERNIERoBERTaBERT-WWMUniLMMASSELECTRASpanBERTMT-DNN参考语言模型的预训练已导致显着的性能提升，但是不同方法之间的仔细比较是具有挑战性的。训练在计算上很昂贵，通常是在不同大小的私人数据集上进行的，超参数的选择对最终结果有重

基于Roberta进行微博情感分析

概览：情感分析是NLP中一大分支，本文尝试使用预训练模型（Roberta-wwm-ext）对微博通用数据进行情感分类，共六种类别（积极、愤怒、悲伤、恐惧、惊奇、无情绪）。数据来源：SMP2020微博情绪分类评测该评测任务中涉及通用数据和疫情数据，本文只使用通用数据。本文着重展示利用预训练模型在tor

RoBERTa与Adv-RoBERTa

RoBERTa RoBERTa：A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach 比起bert的改进 1、训练的时间更长 2、移除了next predict loss(就是没有NSP部分) 3、训练的序列更长 4、动态调整masking机制 bert使用的随机掩码和预测token，bert在实现预处理的时候执行一次掩码，得到一

Pytorch 中文语言模型（Bert/Roberta）进一步预训练（further pretrain）

Pytorch 中文语言模型（Bert/Roberta）进一步预训练（further pretrain） 1.Motivation2.相关链接3. 具体步骤3.1 依赖项3.2 数据格式3.3 代码运行 4. 结果4.1 完整的目录结构4.2 训练过程4.3 训练结果 5 .附录 1.Motivation Bert是在大规模的语料下进行MLM训练得到的结果。然而，

Longformer：超越RoBERTa，为长文档而生的预训练模型

前言今天要与大家分享的是AllenAI今年发表的最新工作，Longformer——一种可高效处理长文本的升级版Transformer。作者团队提供了开源代码，大家可快速复现，直接用于自己的任务。传统Tranformer-based模型在处理长文本时有着天然的劣势。因为传统模型采用的是“全连接”型的attention机

BERT、RoBERTa下载地址map

BERT 1.vocab PRETRAINED_VOCAB_ARCHIVE_MAP = { ‘bert-base-uncased’: “https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-vocab.txt”, ‘bert-large-uncased’: “https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-large-uncased-voc

学习笔记（39）- 机器阅读理解的数据集和模型

今天整理了机器阅读理解的数据集和模型。只针对机器阅读理解任务。资料 https://gluebenchmark.com/tasks https://github.com/CLUEbenchmark/CLUE https://www.cluebenchmarks.com/ https://github.com/ymcui/cmrc2018/blob/master/README_CN.md https://hfl-rc.github.io/cmrc

RoBERTa模型总结

RoBERTa模型总结前言 RoBERTa是在论文《RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach》中被提出的。此方法属于BERT的强化版本，也是BERT模型更为精细的调优版本。RoBERTa主要在三方面对之前提出的BERT做了该进，其一是模型的具体细节层面，改进了优化函数；其二是训练