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XLNet

目录前言Permutation Language ModelPermutation Language Model如何建模使用经典的transformer是否能建模PLM使用Two-Stream Self-Attention建模PLM引入Transformer-XL的想法关于XLNet的一些TrickPartial PredictionMultiple Segment InputRelative Segment Encoding 前言 自回归

XLNet 预训练模型及命名实体识别

介绍 在之前的实验中我们介绍和使用了 BERT 预训练模型和 GPT-2 预训练模型，分别进行了文本分类和文本生成实验。在本次实验中，我们将介绍 XLNet 预训练模型，并使用其进行命名实体识别实验。 知识点 XLNet XLNet 在 BERT 和 GPT-2 上的改进 XLNet 模型结构 使用 XLNet 进行命名

Attention Mechanism[Transformer、Transformer-XL、XLNet]

Content Attention Mechanism--->聚焦关键点1 History2 Introduction3 structure4 application situation5 results6 Ref Attention is all you need --- Transformer1 摘要2 模型框架： Character-Level Language Modeling with Deeper Self-Attention1 模型解释2 训练小tri

使用bert或者xlnet做预测类的事情

比如彩票比如股票（还可以使用２分类）为什么这么说呢， 因为人类在分析这些的时候　　数据的时候（某些数据丢失）　会看后面和前面的数据是多少，就能推算出大致丢失的数据， 实际这类事件的本质就是　一个容器里面的水位　　高低的数据 比如说　　放出入水　一个小时　后水位　也就是说　水位高

transformer-XL与XLNet笔记

基于transformer-XL的XLNet是目前在BERT基础上改动较大的后起之秀。在超长文本的场景下，XLNet相比其他bert系列的模型会有更好的性能(recurrent机制使其可捕获更长的上下文依赖关系)以及更快的训练与推理速度(memory单元中缓存了之前(一个或多个)段的隐状态信息，避免了重复计算)，且在

超一流 | 从XLNet的多流机制看最新预训练模型的研究进展

关注小夕并星标，解锁自然语言处理搜索、推荐与算法岗求职秘籍 导读作为 NLP 近两年来的当红炸子鸡，以 ELMo/BERT 为代表的语言预训练技术相信大家已经很熟悉了。简单回顾下 18 年以来几个预训练的重要工作: ELMo, GPT and BERT ELMo 首先提出了基于语言模型的预训练技术，成功验证了

《XLNET 论文笔记及理解》

    BBR BERT CV CongestionControl Data Mining De-anonymization GAN Graph Embedding Knowledge Graph Embedding Linux Machine Learning NLP Objection Detection Pretraining Model attention commensense detection graph operation system 知识图谱

Pytorch——XLNet 预训练模型及命名实体识别

介绍 在之前我们介绍和使用了 BERT 预训练模型和 GPT-2 预训练模型，分别进行了文本分类和文本生成次。我们将介绍 XLNet 预训练模型，并使用其进行命名实体识别次。 知识点 XLNet 在 BERT 和 GPT-2 上的改进 XLNet 模型结构 使用 XLNet 进行命名实体识别次 谷歌的团队继 BERT 模型

[NLP笔记] 语言模型

语言模型 XLNet Bert 谷歌的Transformer-XL（一种基于Transformer的模型，在语言建模方面胜过BERT） OpenAI的GPT-2模型（以其生成非常像人类的语言文字而闻名）GPT-2模型地址 CMU的XLNet Facebook AI的RoBERTa和mBERT（多语言BERT） 百度的ERNIE 2.0 参考 一文看尽2019全年AI技术突破

Bert实战（源码分析）

占坑...               参考文献： 【1】BERT实战（源码分析+踩坑） - 知乎 【2】ymcui / Chinese-PreTrained-XLNet：预培训的中文XLNet（中文XLNet预训练模型） 【3】汉语自然语言处理-BERT的解读语言模型预训练-实践应用-transformer模型(二)-语料预处理-情感分析分类-数据增强-解决

XLNet预训练模型，看这篇就够了！(代码实现)

1. 什么是XLNet XLNet 是一个类似 BERT 的模型，而不是完全不同的模型。总之，XLNet是一种通用的自回归预训练方法。它是CMU和Google Brain团队在2019年6月份发布的模型，最终，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（state-of-the-art），包括机器问答、

xlnet中文文本分类任务

xlnet中文版本预训练模型终于出来了，见地址https://github.com/ymcui/Chinese-PreTrained-XLNet ，出来之后尝试了下中文文本分类模型，xlnet模型相比bert有很多东西做了改变，模型层面的不多说，目前放出来的中文文本分类模型是采用24层的网络结果，和中文版的bert12层的网络大了两倍，之

自然语言处理十二时辰的午时已到，百度ERNIE2.0有望化身张小敬引领行业迎来突破

       最近自然语言处理方面的突破性进展非常之多，以至于笔者做为做为业内人士也必须时刻抬头，紧跟行业最新的发展潮流，才能不被时代抛弃。前一段时间谷歌发布的XLNET在各方面都已经超过了之前的行业标杆BERT，而百度最近发布了ERNIE2.0又是成绩斐然。考虑到ERNIE2.0用到的算力

重回榜首！Facebook开源加强版BERT，全面超越XLNet

大数据文摘出品 作者：宁静   刚刚被拉下神坛的BERT又一次称霸了GLUE、SQuAD和RACE三个排行榜。   今年六月，谷歌发布XLNet，指出并解决了BERT的缺点，在20多个指标上全面刷爆了BERT之前的成绩，数据、算力相比BERT增加了很多，也在业内引起了激烈讨论：到底该用BERT还是XLNet？   Faceboo

NLP重大突破？一文读懂XLNet“屠榜”背后的原理

作者 | 李理 原文链接：https://fancyerii.github.io/2019/06/30/xlnet-theory/ 本文介绍XLNet的基本原理，读者阅读前需要了解BERT等相关模型，不熟悉的读者建议学习BERT课程。 语言模型和BERT各自的优缺点 在论文里作者使用了一些术语，比如自回归(Autoregressive, AR)语言模型和