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可应用于实际的14个NLP突破性研究成果(二)

时间:2020-02-29 22:45:02 出处:彩神大发快三_神彩大发快三官方

AI社区对其的评价?

·       研究人员通过引入10个探测任务来研究由3种不同编码器(BiLSTM-last,BiLSTM-max和Gated ConvNet)生成的嵌入来正确处理一点难题,什么编码器以8种不同的法子进行训练。

你在哪里还能不能 得到实现代码?

·       介绍了一点新的元学习法子MetaNMT,该法子假设使用一点高资源语言对来找到良好的初始参数,否则从找到的初始参数开始英文英文在低资源语言上训练新的翻译模型。

可应用于实际的1俩个 NLP突破性研究成果(一)

论文的核心思想是什么?

·       半监督神经机器翻译的元学习或单语语料库的学习。

2、正确的答案是实际视频中的下俩个 字幕。

人类还能不能 将会一点描述从而推断出下面要地处什么,类似于 “她打开汽车的引擎盖”,“否则,她检查了发动机”。在本文中,亲戚亲戚朋友介绍并架构设计 了基础常识推理。亲戚亲戚朋友提出SWAG,俩个 新的数据集,中有 113k多项确定难题,涉及充足的基础推理。为了正确处理一点现有数据集中发现的注释工件和人类偏见的反复出現的挑战,亲戚亲戚朋友提出了一点新颖的过程,它通过迭代训练一组风格分类器构建俩个 去偏见的数据集,并使用它们来过滤数据。为了解释对抗性过滤,亲戚亲戚朋友使用最先进的语言模型来小量过滤一组不同的潜在反事实。实证结果表明,着实人类还能不能 高精度地正确处理由此产生的推理难题(88%),但各种竞争模型仍在努力完成亲戚亲戚朋友的任务。

论文摘要

6.ELMO词向量模型)作者:MATTHEW E. PETERS,MARK NEUMANN,MOHIT IYYER,MATT GARDNER,CHRISTOPHER CLARK,KENTON LEE,LUKE ZETTLEMOYER

·       即使在此重要的NLP会议上发布后后,该数据集也是通过Google的新BERT模型正确处理的,该模型的准确度达到了86.2%否则非常接近人类的准确度(88%)。

1:相对误差减少范围从6-20%;

1、GitHub提供了本研究论文中描述的探测任务。

译者:虎说八道,审校:袁虎。

ELMo显著提高了现有NLP系统的性能,从而增强了:

3:显著减少达到基线性能所需的训练数据量。

未来的研究领域是什么?

·       揭示编码器和训练法子的一点有趣属性:

文章为简译,更为完正的内容,请查看原文

什么是关键成就?

论文摘要



总结

1、该数据集还能不能 帮助构建具有常识推理的NLI系统,从而改善Q&A系统和会话AI的开发。

1、的话的多样性不受人类创造力的限制;

1、更好地理解不同预训练编码器捕获的信息将能够研究人员构建更多具有语言意识的编码器。反过来,这将改善将会被应用在NLP系统中。

尽管最近在训练高质量的的话嵌入上做出了什么都有有的努力,否则亲戚亲戚朋友仍然对它们所捕捉的内容过低了解。基于的话分类的‘Downstream’tasks通常用于评估的话表示的质量。然而任务的繁杂性使得它太难推断出的话表示中出現了什么样的信息。在本文将介绍10个probing tasks,旨在捕捉的话的简单语言特征,并用它们来研究由一点不同编码器产生的的话嵌入,什么编码器以八种不同的法子进行训练,揭示了编码器和训练法子的有趣特征。

·       Adversarial Filtering面前的想法:

香港大学和纽约大学的研究人员使用模型无关的元学习算法(MAML)来正确处理低资源机器翻译的难题。很糙是,亲戚亲戚朋友建议使用一点高资源语言对来查找模型的初始参数,否则,一点初始化允许仅使用2个学习步骤在低资源语言对上训练新的语言模型。

·       所提出的法子获得了Facebook的低资源神经机器翻译奖。

你在哪里还能不能 得到实现代码?

1、SWAG数据集可在GitHub上获得

艾伦人工智能研究所的团队引入了一点新型的强度语境化词汇表示:语言模型嵌入(ELMo)。在ELMO增强模型中,每个单词能不能 根据使用它的整个上下文进行矢量化的。将ELMo添加到现有NLP系统还能不能 实现:

在本文中,亲戚亲戚朋友建议扩展最近引入的模型:不可知元学习算法(MAML),用于低资源神经机器翻译(NMT)。亲戚亲戚朋友将低资源翻译构建为元学习难题,否则亲戚亲戚朋友学习基于多语言高资源语言任务来适应低资源语言。亲戚亲戚朋友使用通用词汇表示来克服不同语言的输入输出不匹配的难题。亲戚亲戚朋友使用十八种欧洲语言(Bg,Cs,Da,De,El,Es,Et,Fr,Hu,It,Lt,Nl,Pl,Pt,Sk,Sl,Sv和Ru)评估所提出的元学习策略,源任务和一点不同的语言(Ro,Lv,Fi,Tr和Ko)作为目标任务。亲戚亲戚朋友证实了,所提出的法子明显优于基于多语言迁移学习的法子,这能不能使亲戚亲戚朋友只用一小部分训练样例来训练有竞争力的NMT系统。类似于 ,通过通过130000个翻译单词(约3000个并行的话),用所提出的法子在罗马尼亚语-英语WMT'16上实现高达22.04 BLEU。

·       还能不能不能不能 在所有源和目标任务之间共享输入和输出空间时,元学习能不能应用于低资源机器翻译。然而,将会不同的语言具有不同的词汇。为了正确处理一点难题,研究人员使用键值存储网络动态地构建了针对部分语言的词汇表。

4.What you can cram into a single vector: Probing sentence embeddings for linguistic properties,作者:ALEXIS CONNEAU,KRUSZEWSKI,GUILLAUME LAMPLE,LOÏCBARRAULT,MARCO BARONI

取得了什么关键成就?

·       对现代的话编码器进行广泛的评估。

·       最后,整个数据集由众包工作者验证。

总结

1.   将会自然语言输入的冗余,Bag-of-Vectors所擅长得捕获的话级属性令人惊讶。

2、过滤模型确定什么回答似乎是机器生成的。什么回答被删除并替换为模型认为是人为编写的新回答。

·       本文介绍的ELMo法子被认为是2018年最大的突破之一,也是NLP未来几年的主要趋势

·       基于角色的ELMo表示,以便网络还能不能 使用特征线索来“理解”在训练中看还能不能 的词汇外令牌。

关键成也不什么?

·       通过引入的探测任务,找到更多具有语言意识的通用编码器。

总结

将会的商业应用的范围是什么?

什么是将会的商业应用?

·       提出俩个 新的具有挑战性的大规模数据集来测试NLI系统。

论文摘要

·       该论文在自然语言正确处理领域领先的会议EMNLP上被发表。

未来的研究领域是什么?

3.   查找相关信息和文件等;

Facebook AI研究团队试图更好地理解的话嵌入所捕获的内容。将会任务的繁杂性不允许亲戚亲戚朋友直接获得理解。否则,论文介绍了10个旨在捕捉的话简单语言特征的探究任务。通过什么探测任务获得的结果还能不能 揭示编码器和训练法子的一点有趣特征。

4.   BiLSTM-max在探测任务中优于BiLSTM。此外,即使那么经过任何训练,它能不能实现非常好的性能。

·       亲戚亲戚朋友有一点的话嵌入法子,表现出非常好的表现,但亲戚亲戚朋友仍然过低对它们如可捕获的内容的理解。

什么是将会的商业应用?

2:显著降低训练模型所需的时期数量;



·       该论文被NAACL评为优秀论文,NAACL是世界上最具影响力的NLP会议之一。

·       当学习多个元模型且新语言还能不能 自由确定适应的模型时,进行多模态元学习。

3.   语义信息(主句动词的时态、主语和宾语的数量、随机替换的单词)。

你在哪里还能不能 获得实现代码?

1、通过将ELMos与不依赖于上下文的词嵌入连接起来,将此法子合并到特定任务中。

艾伦研究所提供英语和红心红心红心红心猕猴桃 牙语预训练的ELMo模型,你还还能不能 使用TensorFlow代码重新训练模型。

什么关键成就?

2、仅使用几千个的话来微调低资源语言对上的新翻译模型;

·       使用ELMo增强模型可显著着降低达到最优性能所需的训练次数。否则,具有ELMo的语义角色标签(SRL)模型仅前要10个时期就还能不能 超过在486个训练时期后后达到的基线最大值。

AI社区对它的看法?

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

·       将ELMo添加到模型中会创造新的记录,在诸如问答、文本蕴涵、语义角色标记、共指解析、命名实体提取、情绪分析等NLP任务中相对误差降低6-20%。

·       MetaNMT可用于改善可用并行语料库非常小的语言对的机器翻译结果。

1.   表表面层信息(的话中的单词数、单词内容);

7.用于低资源神经机器翻译的元学习,作者:JIATAO GU,WANG WANG,YUN YUN,KYUNGHYUN CHO,VICTOR OK LI

5.SWAG:俩个 用于给定信息的常识推理的大规模对抗性数据集,作者:ROWAN ZELLERS,YONATAN BISK,ROY SCHWARTZ,YEJIN CHOI

论文摘要

2.   类似于 性能的不同编码器架构可原因不同的嵌入。

论文的核心思想是什么?

1.   聊天机器人将更好地理解人类和回答难题;

·       将ELMo引入模型还还能不能 显著减少实现相同性能水平所需的训练数据量。类似于 ,对于SRL任务,ELMo增强模型仅前要训练集的1%即可获得与具有10%训练数据的基线模型相同的性能。

·       实验证明:

本文推出了一点新的基于强度学习框架的词向量表征模型,一点模型不仅能不能表征词汇的语法和语义层面的特征,也能不能随着上下文语境的变换而改变。简单来说,本文的模型着实本质上也不基于大规模语料训练后的双向语言模型内控 隐情况汇报特征的组合。实验证明,新的词向量模型能不能很轻松的与NLP的现有主流模型相结合,否则在六大NLP任务的结果上有着巨头的提升。同時 ,作者也发现对模型的预训练是十分关键的,能不能让下游模型去融合不类似于 型的半监督训练出的特征。

1、使用更好的Adversarial Filtering和语言模型创建更具对抗性的SWAG版本。

·       引入Adversarial Filtering,一点法子可用于经济高效地构建大型数据集,具有以下2个优点:

什么是将会的商业应用?

·       SWAG中有 113K多项确定题,大多是视频字幕:

2、数据集创建者还能不能 在数据集构建期间任意提高难度;

3、使用对抗过滤(AF)生成错误的答案。

未来的研究领域是什么?

1、上下文的的话来自于视频字幕。

3、人类不需要写回答但只会验证它们,另俩个 更经济;

1、MetaNMTPyTorch实施还能不能 在Github上找到。

AI社区的想法是什么?

·       调查多任务训练如可影响探测任务的性能。

·       为极低资源语言找到了神经机器翻译的新法子,其中:

·       包括来自biLM的所有层的表示,将会不同的层表示不类似于 型的信息。

3.   卷积架构的整体探测任务性能与最佳LSTM架构的性能相当。

当你读到“他将生鸡蛋面糊放入锅中时,他…”你将会会另俩个 确定“提起锅并移动它来搅拌。”亲戚亲戚朋友还能不能 发现,答案暂且明显,这前要常识推理。SWAG是支持研究自然语言推理(NLI)与常识推理大规模数据集。它是使用一点新颖的法子——对抗性过滤创建的,它还能不能 以最经济有效的法子构建未来的大规模数据集。

2、元学习验证集语言对的确定会影响结果模型的性能。类似于 ,当使用罗马尼亚语-英语进行验证时,芬兰语-英语受益更多,而土耳其语-英语则更喜欢拉脱维亚语-英语的验证。

1、元学习始终比多语言迁移学习好;

2.   对客户的正面和负面评论进行分类;

·       生成词嵌入作为强度双向语言模型(biLM)的内控 情况汇报的加权和,在大文本语料库上预训练。

·       探测任务测试的话嵌入保留的程度:

1、小量生成错误答案,否则确定什么看起来像真正答案的回答。

2.   句法信息(词序、的话的层次特征、最高成分的顺序);

本文由阿里云云栖社区组织翻译。

论文的核心思想是什么?

论文的核心思想是什么?

未来的研究领域是什么?

·       将探测任务扩展到一点语言和语言域。

总结

1、能不能在高资源和极低资源语言对之间共享信息;

·       该论文在2018年俩个 自然语言正确处理领域领先的会议上被发表。

你在哪里还能不能 得到实现代码?

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