JavaShuo
栏目
标签
Self-training Improves Pre-training for Natural Language Understanding 笔记
时间 2021-07-13
标签
自然语言处理NLP
深度学习DeepLearning
繁體版
原文
原文链接
self-training,是用训练好的模型的预测结果 作为 伪target,混入原训练集一起训练, 该文的创新在于提出一种文本相似度算法从海量文本中找出和 训练集中的文本 相似的文本, 然后用训练好的模型对这批 找出的相似的文本 进行预测出 伪target,然后混一起,然后是BERT fine-tune, 提升了fine-tune的效果,似乎跟文章题目说的pre-train没关系。 原文也提到了
>>阅读原文<<
相关文章
1.
Watson Natural Language Understanding
2.
Multi-Task Deep Neural Networks for Natural Language Understanding阅读笔记
3.
文献阅读笔记:XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding
4.
UniLM: Unified Language Model Pre-training for Natural Language Understanding and Generation
5.
论文阅读 Multi-Task Deep Neural Networks for Natural Language Understanding
6.
论文阅读:《Pretraining-Based Natural Language Generation for Text Summarization》
7.
CS224d: Deep Learning for Natural Language Process
8.
自然语言理解(Natural Language Understanding)
9.
论文阅读:Dual Supervised Learning for Natural Language Understanding and Generation
10.
Multi-Task Deep Neural Networks for Natural Language Understanding【MT-DNN模型】
更多相关文章...
•
RSS
元素
-
RSS 教程
•
ASP.NET Razor - 标记
-
ASP.NET 教程
•
Tomcat学习笔记(史上最全tomcat学习笔记)
•
YAML 入门教程
相关标签/搜索
language
pretraining
natural
understanding
笔记
for...of
69.for
for..loop
while&&for
for..of
MyBatis教程
Redis教程
MySQL教程
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
Mud Puddles ( bfs )
2.
ReSIProcate环境搭建
3.
SNAT(IP段)和配置网络服务、网络会话
4.
第8章 Linux文件类型及查找命令实践
5.
AIO介绍(八)
6.
中年转行互联网,原动力、计划、行动(中)
7.
详解如何让自己的网站/APP/应用支持IPV6访问,从域名解析配置到服务器配置详细步骤完整。
8.
PHP 5 构建系统
9.
不看后悔系列!Rocket MQ 使用排查指南(附网盘链接)
10.
如何简单创建虚拟机(CentoOS 6.10)
本站公众号
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
1.
Watson Natural Language Understanding
2.
Multi-Task Deep Neural Networks for Natural Language Understanding阅读笔记
3.
文献阅读笔记:XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding
4.
UniLM: Unified Language Model Pre-training for Natural Language Understanding and Generation
5.
论文阅读 Multi-Task Deep Neural Networks for Natural Language Understanding
6.
论文阅读:《Pretraining-Based Natural Language Generation for Text Summarization》
7.
CS224d: Deep Learning for Natural Language Process
8.
自然语言理解(Natural Language Understanding)
9.
论文阅读:Dual Supervised Learning for Natural Language Understanding and Generation
10.
Multi-Task Deep Neural Networks for Natural Language Understanding【MT-DNN模型】
>>更多相关文章<<