bilstm模型填空
时间: 2023-10-10 10:07:32 浏览: 36
BERT模型引入了Masked LM和NSP两种预训练目标,使用双向LM进行模型预训练,并进一步验证了更大的模型效果更好。它还为下游任务引入了通用的求解框架,不再需要为每个任务定制模型。BERT预训练模型的输出是一个或多个向量,可以通过精调或特征抽取两种方式在下游任务中使用。其中,特征抽取方式的好处是可以预先计算所需的向量并重复使用,从而提升下游任务模型训练的速度。
相关问题
出几道机器学习线性模型的填空题并给出答案
好的,下面是几道机器学习线性模型的填空题:
1. 线性回归模型中,假设输入特征为 x,输出为 y,模型的形式为 y = __a__ x + __b__。
答案:a、b 分别表示模型的斜率和截距。
2. 在逻辑回归模型中,假设输入特征为 x,输出为 y,模型的形式为 y = __sigmoid(a*x + b)__。
答案:sigmoid 函数将线性模型的输出值映射到 0~1 的概率值。
3. 在 SVM 模型中,支持向量是指距离超平面最近的 __训练样本点__。
答案:支持向量是用来确定超平面的位置和方向的重要点。
4. 在岭回归模型中,为了避免过拟合,会在损失函数中加入一个 __正则化项__。
答案:正则化项可以控制模型的复杂度,避免模型过度拟合。
希望这些题目能够对你有所帮助!
使用transformer做完形填空
使用Transformer可以用来完成完形填空任务。完形填空是一种语言理解任务,要求从给定的文本中选择正确的单词或短语来填补空缺,以使整个文本通顺和合理。
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型,适用于处理序列到序列的任务。对于完形填空任务,可以将待填充的文本作为输入序列,将每个空格位置标记为特殊的标记符号,然后使用Transformer模型生成对应位置的单词或短语。
具体的步骤如下:
. 标记待填充文本中的空格位置,例如用`[MASK]`符号表示。
2. 将标记好的文本输入Transformer模型。
3. 模型通过自注意力机制学习上下文之间的依赖关系,并预测每个空格位置应该填入的单词或短语。
4. 根据预测结果填充空格位置,得到最终的完形填空结果。
在训练阶段,我们需要准备带有标签的完形填空数据集,并使用交叉熵等损失函数进行模型训练。在推断阶段,我们可以直接使用训练好的模型对新的文本进行完形填空。
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