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。

相关问题

Mask Transformer

Mask Transformer是一种基于Transformer结构的预训练模型，它在预训练阶段使用了mask技术，即在输入序列中随机mask掉一些token，然后让模型预测这些被mask掉的token。这个过程可以帮助模型学习到更好的语言表示，从而提高模型在下游任务中的性能表现。Mask Transformer的灵感来自于完形填空，它在解码过程中加入了attention mask，以模拟真实的推理场景。除了基本的mask技术外，Mask Transformer还引入了全字mask技术，可以更好地恢复全词，提高模型的泛化性能。