文件名称：pretraining-for-language-understanding:训练语言模型以进行语言理解
文件大小：418KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-03 17:38:19
nlp language-modeling pytorch language-model pytorch-tutorial
语言理解预训练 现在，针对语言理解的语言模型预训练是NLP上下文中的重要一步。 语言模型将在庞大的语料库上进行训练，然后我们可以将其用作需要处理语言的其他模型的组成部分（例如，将其用于下游任务）。 概述 语言模型 语言模型（LM）捕获所有可能句子的分布。 输入：一个句子 输出：输入句子的概率 虽然语言建模是大规模语料库上的典型无监督学习，但我们在此回购中将其转变为一系列有监督的学习。 自回归语言模型 自回归语言模型基于所有先前的标记来捕获下一个标记的分布。 换句话说，它查看上一个标记，并预测下一个标记。 自回归语言模型的目标用以下公式表示： 因为自回归语言模型应该是向前或向后的，所以只能使用单向单向上下文信息。 因此，很难同时理解两个方向的上下文。 RNNLM，ELMo是自回归语言模型的典型示例，此存储库涵盖了单向/双向LSTM语言模型。 cf. 双向LSTM LM，ELM
【文件预览】：
pretraining-for-language-understanding-master
----inference.py(5KB)
----lm_trainer.py(7KB)
----.gitattributes(42B)
----dataset_utils.py(1KB)
----tokenization.py(3KB)
----models()
--------logs()
--------bilstm_lm10.pth(134B)
--------bilstm_lm_large10.pth(134B)
--------lstm_lm10.pth(134B)
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