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【NLP系列】Bert词向量的空间分布

作者:京东零售 彭馨 1. 背景 我们知道Bert 预训练模型针对分词、ner、文本分类等下游任务取得了很好的效果,但在语义相似度任务上,表现相较于 Word2Vec、Glove 等并没有明显的提升。有学者研究发现,这是因为 Bert 词向量存在各向异性(不同方向表现出的特征不一致),高频词分布在狭小的区域,靠近原点,低频词训练不充分,分布相对稀疏,远离原点,词向量整体的空间分布呈现锥形,如下图,导致计算的相似度存在问题。 2. 问题分析 为什么Bert词向量会呈现圆锥形的空间分布且高频词更靠近原点? 查了一些论文发现,除了这篇 ICLR 2019 的论文《Representation Degeneration Problem in Training Natural Language Generation Models》给出了一定的理论解释,几乎所有提及到Bert词向量空间分布存在问题的论文,都只是在引用该篇的基础上,直接将词向量压缩到二维平面上进行观测统计(肉眼看的说服力明显不够😂) 图中(b)(c)可以看出原生Word2Vec和分类任务的词向量经 SVD 投影,分布在原点周围,...

运维百家讲坛第3期:快猫来炜 - 如何端好运维的饭碗

运维百家讲坛,通过采访和约稿的方式,请运维领域老炮输出深刻洞见,共同碰撞,以期形成一些先进的共识,推动行业更好得前进。 讲坛第1期《井源 - 运维几何》和前段时间马驰的《是时候让运维集体下岗了》在业界引起广泛讨论,运维岗位真的没有前途了吗?如何把饭碗端稳?这一期,我们采访了快猫星云的来炜,来炜是运维破圈创业人士,既然能创业,一定是在行业内有很深的积累的,他会怎么看待这个问题?让我们一起来听一种新的声音! 这里是接地气、有高度的《运维百家讲坛》第 3 期,开讲! 介绍一下您自己以及现在的公司? 大家好,我是快猫星云的来炜。快猫星云是一家云原生智能运维科技公司,由开源监控工具“夜莺监控”的核心开发团队组成。快猫星云打造的云原生监控分析平台——“Flashcat平台”,旨在解决云原生架构、混合云架构下统一监控难、故障定位慢的问题。 如果想更多了解快猫星云创立背后的故事,大家可以进一步阅读 ITPub 对我的一个专访《十年死磕,从一线工程师到CEO》,欢迎大家指正。 有些运维老炮反映公司对运维的价值所知甚少,您是怎么给公司讲清楚运维的价值的? 把工作的价值,如何通俗易懂的给公司管理层讲清楚,并...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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