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超一流 - 从XLNet的多流机制看最新预训练模型的研究进展.rar
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2019: 属于BERT预训练语言模型之年【附BERT 2019年研究进展最新论文】.rar
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2019年对NLP来说是具有里程碑意义的一年,从阅读理解到情绪分析,各种重要的NLP任务都有了新的记录。核心的研究趋势是NLP中迁移学习,即:使用大量预训练模型,并根据特定的语言相关任务对它们进行微调。迁移学习允许人们重用以前构建的模型中的知识,这可以提高具体应用模型性能和泛化能力,同时需要更少的标注样本。要论2019年最重要的预训练模型,非BERT莫属。
中文-XLNet:预训练中文XLNet(中文XLNet预训练模型)
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本项目基于CMU /谷歌官方的XLNet: : 其他相关资源:MacBERT预训练模型: : 中文ELECTRA预训练模型: : 中文BERT-wwm预训练模型: : 知识蒸馏工具TextBrewer: :查看更多哈工大讯飞联合实验室(HFL)发布的资源: : ...
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中文XLNet预训练模型,该版本是XLNet-base,12-layer, 768-hidden, 12-heads, 117M parameters。
XLNet的预训练模型 cased_L-12_H-768_A-12.zip
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XLNet的预训练好的模型文件,来自 https://github.com/zihangdai/xlnet
基于语言模型的预训练技术研究综述
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尤其近两年提出的ELMo、GTP、BERT、XLNet、T5、GTP-3等预训练模型的成功,进一步将预训练技术推向了研究高潮。该文从语言模型、特征抽取器、上下文表征、词表征四个方面对现存的主要预训练技术进行了分析和分类,并...
人工智能-项目实践-预训练-使用基于Transformer的预训练模型在ACE2005数据集上进行事件抽取任务.zip
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使用BERT/OpenAI-GPT2/ALBERT/XLM/Roberta/XLNet/Ctrl/DistilBert/TransfoXL等预训练语言模型在ace2005数据集上进行事件抽取任务。 代码在nlpcl-lab / bert-event-extraction框架上修改,使用transformers包和CRF...
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xlnet预训练模型,来自开源项目https://github.com/zihangdai/xlnet, 12-layer, 768-hidden, 12-heads
本项目提供了面向中文的XLNet预训练模型,旨在丰富中文自然语言处理资源,提供多元化的中文预训练模型选择
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Python-XLNet谷歌大脑和CMU联合团队提出面向NLP预训练新方法
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xlnet-Pytorch:使用Pytorch包装器的简单XLNet实现
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