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人工智能算法工程师(高级)课程12-自然语言处理之NLP的语言模型-ELMo,transformer,BERT与代码详解

大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下人工智能算法工程师(高级)课程12-自然语言处理之NLP的语言模型-ELMo,transformer,BERT与代码详解。本课程面向高级人工智能算法工程师,深入讲解自然语言处理(NLP)中的关键语言模型技术,包括了EMLo和transformer架构。此外,课程还详细探讨了预训练模型BERT的工作原理与应用,并提供了丰富的代码示例以帮助学员更好地理解和实现这些模型。通过本课程的学习,学员将掌握NLP领域内前沿的语言模型及其实现细节。

文章目录

  • 一、引言
  • 二、ELMo模型
    • 1. 原理介绍
    • 2. PyTorch代码实现
  • 三、Transformer
    • 1.原理介绍
    • 2. PyTorch代码实现
  • 四、BERT
    • 1.原理介绍
    • 2. PyTorch代码实现
  • 五、总结

一、引言

自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支,近年来取得了显著的进展。本文将介绍几种经典的NLP语言模型,包括EMLo、Transformer和BERT,这些都是NLP最最常见的模型,这也是必学模型,本文详细讲解它们的数学原理,最后用PyTorch实现这些模型。

二、ELMo模型

1. 原理介绍

ELMo(Embeddings from Language Models)是一种基于语言模型预训练词向量的方法。它通过训练一个深度双向LSTM语言模型来学习词向量。ELMo 的核心思想是利用双向语言模型来获取单词的上下文相关表示。具体来说,ELMo 会训练两个方向的 LSTM:一个正向 LSTM 和一个反向 LSTM。这两个 LSTM 分别从前向后和从后向前读取输入序列,从而能够捕获到每个单词的上下文信息。
数学原理: 设输入序列为 X

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