可应用于实际的14个NLP突破性研究成果(一)

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总结

·       该论文在自然语言补救领域的领先会议被评为EMNLP 2018评为最佳论文奖

·       使用人的注意力,从眼动追踪语料库中估计,以规范机器注意力。

学习注意力函数需要非常大规模的数据,不过有全都有自然语言补救任务全是对人类行为的模拟,在这篇论文中作者们就表明人类的注意力人太好都可不可以 为 NLP 中的全都注意力函数提供有有好几个 不错的归纳偏倚。具体来说,作者们根据人类阅读语料时的眼睛动作追踪数据估计出了「人类注意力」,以后用它对 RNN 网络中的注意力函数进行正则化。作者们的实验表明,人类注意力在絮状不同的任务中都带来了显著的表现提升,包括情感分析、语法错误检测以及暴力语言检测。

BERT都可不可以 帮助企补救各种NLP问题图片,包括



论文摘要:

·Google Research布了有有好几个 官方Github储库,其中涵盖TensorflowBERT预训练模型

文章原标题《WE SUMMARIZED 14 NLP RESEARCH BREAKTHROUGHS YOU CAN APPLY TO YOUR BUSINESS》作者:Mariya Yao

论文的核心思想是哪些地方?

语言理解对计算机来说是有有好几个 巨大的挑战。幼儿都可不可以 理解的微妙的细微差别仍然会使最强大的机器混淆。尽管淬硬层 学习等技术都可不可以 检测和好友克隆冗杂的语言模式,但机器学习模型仍然严重不足对亲戚亲戚朋友的语言真正含义的基本概念性理解。

你在哪都可不可以 能得到实现代码?

·       有有并算是模型变体:神经和基于短语:

未来的研究领域是哪些地方?

机器翻译系统在全都语言上实现了接近人类的性能,但其有效性强烈依赖于絮状并行语句的可用性,这阻碍了它们适用于大多数语言。本文研究了怎么才能 才能 在只有访问每种语言的大型单语语料库时学习翻译。亲戚亲戚朋友提出了有并算是模型变体,有并算是神经模型,另有并算是基于短语的模型。有有好几个 版本都利用参数的初始化、语言模型的去噪效果以及通过迭代反向翻译自动生成并行数据。哪些地方地方模型明显优于文献中的方式 ,同去更简单且具有更少的超参数。在广泛使用的WMT'14英语-法语和WMT'16德语-英语基准测试中,亲戚亲戚朋友的模型不使用单个平行句的情況下分别获得28.1和25.2 BLEU分数,超过现有技术水平11 BLEU分。在英语-乌尔都语和英语-罗马尼亚语等低资源语言中,亲戚亲戚朋友的方式 比半监督和监督方式 获得的效果全是好,亲戚亲戚朋友的NMT和PBSMT代码是公开的。

论文摘要

·       改进其中这么 足够的并行语料库来训练受监督的机器翻译系统的机器翻译结果。

哪些地方是以后的商业应用?

总结

·       寻找更有效的原则实例或全都原则。

§  过滤掉滥用的评论,回复。

你在哪都可不可以 能代

Facebook AI研究人员承认了严重不足用于训练机器翻译系统的大型并行语料库,并提出了有并算是更好的方式 来利用单语数据进行机器翻译(MT)。有点儿是,亲戚亲戚朋友认为通过适当的翻译模型初始化、语言建模和迭代反向翻译,都可不可以 成功地完成无监督的MT。研究人员提出了有并算是模型变体,有并算是是神经模型,另有并算是是基于短语的模型,它们的性能都极大地超越了目前最先进的模型。

Maria Barrett和她的同事建议使用从眼动(eye-tracking)追踪语料库中获取的人类注意力来规范循环神经网络(RNN)中的注意力。通过利用公开可用的眼动追踪语料库,即通过眼睛跟踪测量(例如注视持续时间)增强的文本,它们不必都可不可以在NLP任务中显着提高RNN的准确性,包括情绪分析、滥用语言检测和语法错误检测。

§  大概的翻译模型初始化(即字节对编码);

·通过构建简单的二进制分类任务来预训练语句关系模型,以预测语句B算是跟在语句A以后,从而允BERT更好地理解语句之的关系。

未来的研究领域是哪些地方?

·       在注意力序列分类任务中引入循环神经行态。

亲戚亲戚朋友总结了14篇研究论文,涵盖了自然语言补救(NLP)的若干进展,包括高性能的迁移学习技术,更冗杂的语言模型以及更新的内容理解方式 。NLP,NLU和NLG涵盖数百篇论文,以后NLP对应用和企业AI的重要性和普遍性,全都有亲戚亲戚朋友从数百篇论文中寻找对NLP影响最大的论文。

·训练有有好几个 非常大的模型(24Transformer1024藏层,340M参数)和絮状数据(33亿字语料库)

·       性能比基线平均误差减少4.5%。哪些地方地方改进主以后以后召回率(recall)增加。

·       该论文获得了关于计算自然语言学习顶级会议的CoNLL 2018人类语言学习和补救启发的最佳研究论文有点儿奖。

本文由阿里云云栖社区组织翻译。

哪些地方是关键成就?

·       在学习人类相关任务时,探索利用人类注意力作为机器注意力的归纳偏见的全都以后性。

§  在源语言和目标语言中训练语言模型,以提高翻译模型的质量(例如,进行本地替换,单词重新排序);

·       基于神经和短语的机器翻译模型显著优于以后的无监督,例如:

2.人类注意力的序列分类,作者:MARIA BARRETT,JOACHIM BINGEL,NORA HOLLENSTEIN,MAREK REI,ANDERSSØGAARD

§  语法错误检测。

·       模型的输入是一组标记序列和一组序列,其中每个标记与标量值相关联,该标量值表示人类读者平均专注于该标记的注意力。

未来的研究域是哪些地方?

·       RNN联合学习循环参数和注意力功能,但都可不可以 在来自标记序列的监督信号和眼睛跟踪语料库中的注意力轨迹之间交替。

·架构设计 BERT以后捕或未捕象。

§  神经机器翻译有有好几个 重要的属性:跨语言共享内内外部表示。

§  用于自动生成并行数据的迭代反向转换。

文章为简译,更为完正的内容,请查看原文

1.BERT对语言理解的淬硬层 双向变换器的预训练 ,作者:JACOB DEVLINMING-WEI CHANGKENTON LEEKRISTINA TOUTANOVA

·       RNN结合人类注意力信号,可应用于商业环境:

§  检测语言检测,

论文的核心思想是哪些地方?

但在2018年人太好产生了全都具有里程碑意义的研究突破,哪些地方地方突破推动了自然语言补救、理解和益成领域的发展。

§  基于短语的机器翻译在低资源语言对上优于神经模型,且易于解释和快速训练。

§  情绪分析,

·获得200.4%的GLUE分数,这比以后最佳成绩提高了7.6%;

§  加强客户评论的自动分析;

·       无监督的MT都可不可以 通过以下方式 完成:

·预训练语言模型有并算是新准;

谷歌AI团队提出了自然语言补救(NLP)的新前沿模型-BERT,它的设计允许模型从每个词的左侧和右侧考虑上下文。BERT在1有有好几个 NLP任务上获得了新的最先进的结果,包括问题图片回答,命名实体识别和与一般语言理解相关的全都任务。

·有有好几个 无人督的任在同去为许NLP提供了很好的性能

·预训练的模型需要任何实质的体系行态修改来应用于特定的NLP任务。

你在哪都可不可以 能得到实现代码?

·随机屏蔽一定比例的入token来训练淬硬层 双向模型-从而补救单词间接看一遍被委托人周期。

·       无监督的基于短语的翻译模型实现了超过使用十五万个并行语句训练的监督模型对应的性能。

亲戚亲戚朋友引入了有并算是名为BERT的新语言表示模型,它是Transformer的双向编码器表示。与最近的语言表示模型不同,BERT旨在通过联合调节所有层中的左右上下文来预训练淬硬层 双向表示。以后,预训练的BERT表示都可不可以 通过有有好几个 额外的输出层进行微调,以创建适用于广泛任务的最先进模型,例如问答和语言推理,而不必实质性的具体的架构修改。

·       证明使用人眼注意力(从眼动追踪语料库中估计)来规范注意力功都可不可以 能在一系列NLP任务中实现显著改善,包括:

可应用于实际的1有有好几个 NLP突破性研究成果(二)

·BERT模型志着NLP的新

哪些地方是以后的商业应用?

·刷新了11项NLP任务的记录,包括:

论文的核心思想是哪些地方?

可应用于实际的1有有好几个 NLP突破性研究成果(三)

AI社区的对其想法?

2018年最重要的自然理(NLP)研究

译者:虎说八道,审校:袁虎。

·在SQuAD 1.1上达到93.2%的准确率。

哪些地方是关键成就?

·BITPyTorch实现也都可不可以 在GitHub得。

·       Facebook团队在GitHub提供了本研究论文的原始实现代码。

未完待续......

·在更广泛的任测试该方式 。

AI社区对其看法?

§  对于德语-英语任务,基于神经和短语的翻译模型组合得到BLEU得分为25.2(高出基线10个BLEU点)。

·       本研究论文的代码可在GitHub上获得

最以后的商业应用是哪些地方?

·       建议的方式 不须求目标任务数据涵盖眼睛跟踪信息。

·       扩展到半监督模型。

§  对于英语-法语任务,基于短语的翻译模型获得的BLEU分数为28.1(比以后的最佳结果高出11 BLEU分);

可应用于实际的1有有好几个 NLP突破性研究成果(四)

BERT在概念上简单且经验丰富,它获得了11项自然语言补救任务的最新成果,包括将GLUE基准推至200.4%(提升了7.6%)、MultiNLI准确度达到86.7%(提升了5.6%)、SQuAD v1.1问题图片回答测试F1到93.2%(提升了1.5%)。

AI社区对其看法?

哪些地方是关成就?