- 预训练预训练能带来以下一些优势：通过利用大量无标注文本，预训练有助于模型学习通用语言表征。只需增加一两个特定的层，预训练模型可以适应下游任务。因此这能提供很好的初始化，从而避免从头开始训练下游模型（只需训练特定于任务的层）。让模型只需小型数据集就能获得更好的表现，因此可以降低对大量有标注实例的需求。深度学习模型由于参数数量大，因此在使用小型数据集训练时，容易过拟合。而预训练可以提供很好的初始... 预训练预训练能带来以下一些优势：通过利用大量无标注文本，预训练有助于模型学习通用语言表征。只需增加一两个特定的层，预训练模型可以适应下游任务。因此这能提供很好的初始化，从而避免从头开始训练下游模型（只需训练特定于任务的层）。让模型只需小型数据集就能获得更好的表现，因此可以降低对大量有标注实例的需求。深度学习模型由于参数数量大，因此在使用小型数据集训练时，容易过拟合。而预训练可以提供很好的初始...
- 本论文笔记介绍了一种自然语言处理领域的对抗样本生成方法，用于攻击已经训练好的模型。基于该方法生成的对抗样本，可以显著降低模型（如BERT，LSTM等）的效果。同时，加入生成的对抗样本重新训练模型，可以显著提高模型的鲁棒性和泛化能力。该方法可以作为一种数据增强的方法，比较实用。 本论文笔记介绍了一种自然语言处理领域的对抗样本生成方法，用于攻击已经训练好的模型。基于该方法生成的对抗样本，可以显著降低模型（如BERT，LSTM等）的效果。同时，加入生成的对抗样本重新训练模型，可以显著提高模型的鲁棒性和泛化能力。该方法可以作为一种数据增强的方法，比较实用。
- 华为云自然语言处理服务-语言生成于2019年6月29日00:00（北京时间）转商通知 华为云自然语言处理服务-语言生成于2019年6月29日00:00（北京时间）转商通知
- 华为云自然语言处理服务-语言理解于2019年6月29日00:00（北京时间）转商通知 华为云自然语言处理服务-语言理解于2019年6月29日00:00（北京时间）转商通知
- 华为云自然语言处理服务-自然语言处理基础于2019年6月29日00:00（北京时间）转商通知 华为云自然语言处理服务-自然语言处理基础于2019年6月29日00:00（北京时间）转商通知
- 扩增方法：回译 将文本数据翻译成某种语言，然后再将其翻译回原始语言。回译可以生成带有不同单词的文本数据，同时保留文本数据的上下文。 一般情况下回译需要借助翻译API来完成，需要耗费一定的时间。 扩增方法：同义词替换 从句子中随机选择N个非停止词，随机选择的同义词替换这些单词。 替换前：This article&nbs... 扩增方法：回译 将文本数据翻译成某种语言，然后再将其翻译回原始语言。回译可以生成带有不同单词的文本数据，同时保留文本数据的上下文。 一般情况下回译需要借助翻译API来完成，需要耗费一定的时间。 扩增方法：同义词替换 从句子中随机选择N个非停止词，随机选择的同义词替换这些单词。 替换前：This article&nbs...
- 本节书摘来自华章计算机《TensorFlow自然语言处理》一书中的第3章，第3.4.1节，［澳］ 图珊·加内格达拉（Thushan Ganegedara） 著 马恩驰 陆 健 译。 本节书摘来自华章计算机《TensorFlow自然语言处理》一书中的第3章，第3.4.1节，［澳］ 图珊·加内格达拉（Thushan Ganegedara） 著 马恩驰 陆 健 译。
- 本节书摘来自华章计算机《TensorFlow自然语言处理》一书中的第3章，第3.2.2节，［澳］ 图珊·加内格达拉（Thushan Ganegedara） 著 马恩驰 陆 健 译。 本节书摘来自华章计算机《TensorFlow自然语言处理》一书中的第3章，第3.2.2节，［澳］ 图珊·加内格达拉（Thushan Ganegedara） 著 马恩驰 陆 健 译。
- 本节书摘来自华章计算机《TensorFlow自然语言处理》一书中的第2章，第2.5节，［澳］ 图珊·加内格达拉（Thushan Ganegedara） 著 马恩驰 陆 健 译。 本节书摘来自华章计算机《TensorFlow自然语言处理》一书中的第2章，第2.5节，［澳］ 图珊·加内格达拉（Thushan Ganegedara） 著 马恩驰 陆 健 译。
- 本节书摘来自华章计算机《TensorFlow自然语言处理》一书中的第2章，第2.4.3节，［澳］ 图珊·加内格达拉（Thushan Ganegedara） 著 马恩驰 陆 健 译。 本节书摘来自华章计算机《TensorFlow自然语言处理》一书中的第2章，第2.4.3节，［澳］ 图珊·加内格达拉（Thushan Ganegedara） 著 马恩驰 陆 健 译。
- 本节书摘来自华章计算机《TensorFlow自然语言处理》一书中的第2章，第2.4.1节，［澳］ 图珊·加内格达拉（Thushan Ganegedara） 著 马恩驰 陆 健 译。 本节书摘来自华章计算机《TensorFlow自然语言处理》一书中的第2章，第2.4.1节，［澳］ 图珊·加内格达拉（Thushan Ganegedara） 著 马恩驰 陆 健 译。
- 本节书摘来自华章计算机《TensorFlow自然语言处理》一书中的第2章，第2.1.2节，［澳］ 图珊·加内格达拉（Thushan Ganegedara） 著 马恩驰 陆 健 译。 本节书摘来自华章计算机《TensorFlow自然语言处理》一书中的第2章，第2.1.2节，［澳］ 图珊·加内格达拉（Thushan Ganegedara） 著 马恩驰 陆 健 译。
- 本节书摘来自华章计算机《TensorFlow自然语言处理》一书中的第1章，第1.6.3节，［澳］ 图珊·加内格达拉（Thushan Ganegedara） 著 马恩驰 陆 健 译。 本节书摘来自华章计算机《TensorFlow自然语言处理》一书中的第1章，第1.6.3节，［澳］ 图珊·加内格达拉（Thushan Ganegedara） 著 马恩驰 陆 健 译。
- 本节书摘来自华章计算机《TensorFlow自然语言处理》一书中的第1章，第1.6.2节，［澳］ 图珊·加内格达拉（Thushan Ganegedara） 著 马恩驰 陆 健 译。 本节书摘来自华章计算机《TensorFlow自然语言处理》一书中的第1章，第1.6.2节，［澳］ 图珊·加内格达拉（Thushan Ganegedara） 著 马恩驰 陆 健 译。
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