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首发: AINLPer

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引言

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Paper：https://arxiv.org/pdf/2211.05344v1.pdf

Code：https://github.com/ymcui/LERT

背景介绍

🌟文章写作大师在此！🚀PLMs，凭借其丰富的上下文洞察能力，无疑是当今文本表示领域的翘楚。在众多PLM中，BERT和RoBERTa因其在NLU中的卓越表现而备受青睐。相较于依赖自回归预训练的GPT，它们更倚重于预设任务来捕获语境信息。💡掩码语言模型（MLM），BERT的创新起点，一直是PLMs的核心训练手段，如RoBERTa、ALBERT、ERNIE和DeBERTa等一脉相承。它在文本表示领域的广泛适用性，不容忽视。🔍然而，MLM的任务并非简单地从随机遮盖的文本中恢复单词，看似无语言知识的运用，实则巧妙地隐藏了对语言结构的理解。它巧妙地利用了通用的预训练策略，而非直接依赖特定的语言规则。📚关键词优化：#PLMs #上下文理解 #BERT和RoBERTa #掩码语言模型 #文本表示泛化

🌟研究人员深入探索如何优化预训练语言模型（PLMs），尽管普遍认为它们需要海量的语言智慧。他们提出，通过在模型内部嵌入外部知识，如结构信息和额外语言任务，可以显著提升其能力。然而，现有的方法仍存在挑战，未能全面剖析各特征对整体表现的影响，以及不同任务特征间的相互作用。🌟以往的研究往往侧重于识别PLMs中的特定语言特性，而非深入理解这些特性的综合影响，这使得模型优化过程显得复杂且不够高效。结构知识的整合是个难题，因为它不能简单地移植到现有的PLM架构中。🚀未来的工作将致力于填补这一空白，通过细致研究和创新技术，我们期待看到预训练模型在知识吸收和任务适应性上的显著提升。📚🔍

🌟改写版：🚀为提升模型理解力，本文采用创新的自然语言处理技术，通过弱监督数据预训练，注入丰富语义。特别提出LERT——Transformer驱动的双向激励编码器，它以掩模语言模型为基础，旨在探究知识注入对模型性能的影响。在这个多任务框架下，LERT在词性标注、NER和依存关系解析三大领域进行深度学习，形成高效预训练策略。为确保各任务均衡发展，我们创新地设计了LIP（Language Information Prioritization）策略，它能更迅速地掌握基础语言知识，实现知识与速度的双重优化。通过这样的方法，我们不仅解决了传统问题，还引领了语言模型的新里程，让AI的语言理解更加精准且全面。记得关注我们的研究动态哦！🏆

模型方法

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🌟了解文章核心步骤！👀首先，进行深度的语言解析，这是整个过程的基础，就像大脑解码信息一样关键。接着，通过多任务预训练，将知识与技能融合，提升全面能力，让机器更聪明。🚀这两部分相辅相成，构建了智能的基石。记得关注SEO优化哦，关键词如”语言分析”, “多任务预训练”, “知识技能融合”会帮到你！😊

语言分析

🌟语言解析大师在此！🚀对文本进行全面的语言剖析，提取核心词汇与语义精髓。通过精准的分词技术，将繁复的文字拆解成可操作的数据块——这就是我们的秘密武器！wikitext格式下的`wwm`和N-gram掩码，就像一把钥匙，能解锁隐藏在每个词语背后的深度信息。这些细致的分析不仅有助于理解文本的整体结构，还能帮助我们构建更强大的语言模型。无论是学术研究还是商业应用，都能让信息传达更加高效且准确无误。🌍💻欲体验这种语言魔术？请将您的文字交给我们，我们将用专业的眼光和严谨的方法，为您揭示隐藏的语言密码！保密哦~😉SEO优化提示：使用关键词“语言分析”，“分词技术”，“掩码语言模型”，“汉语全词掩码”，“N-gram”，“深度信息”，“文本结构理解”，“语言模型构建”等。

🌟利用🚀LTP技术🌟，对输入文本进行全面的语言剖析，涵盖三个关键领域——POS标签（词性）、NER命名实体识别及DEP依赖分析。这些标签精准无误，展示出强大的语言捕捉力，满足一对一精确标注的需求。下面是详尽的标签集合，每个元素都清晰明了，助力深入理解文本含义。👩‍💻📝

改写后：🎉使用输入标记作为弱监督信号，🚀开启预训练之旅！每获取一组多语种标签，就将其转化为宝贵的训练资源，无需透露身份或联系方式，直接投身于深度学习的海洋中。让语言的力量在无声无息中得以增强，SEO优化的词汇将助力搜索引擎更好地理解和索引你的内容。🌍一起探索无限可能，用技术连接世界！💪

模型预训练

🌟🚀”提升文本理解力”🔥——通过深度挖掘语言模式，我们采用先进的MLM技术，对模型进行全面多层次的预训练。从原始数据中提取语义特征，扩展了多任务的学习路径，构建了一套强大的预训练框架。这不仅优化了语言处理能力，也为未来的创新提供了坚实基础。🌍💻

 在MLM任务中，遵循了以往的大部分工作，只对掩码位置进行预测，而没有对整个输入序列进行预测。对于每个语言任务，这里将其视为分类任务。每个输入标记都被投影到其语言特征（POS、NER和DEP），使用语言分析中描述的方法对其进行标注。具体来说，给定表示H~m\tilde{H}^{m}，使用全连接层将其投影到每个任务的语言标签中。

其中*可以是三种语言任务之一，而V∗V^{*}表示每个任务的语言标签的数量。这里使用标准交叉熵损失来优化每个语言任务。

🚀掌握关键！模型训练指标大揭秘🔍——通过深入解析，来看看那神秘的损失函数背后藏着什么秘密！📊📊 模型训练的灵魂，损失函数是优化过程中的导航灯💡。它不仅衡量对数据的拟合程度，更是评估预测与真实值偏差的晴雨表。\俳📈 从零到一，每一步都至关重要——从均方误差（MSE）到交叉熵(CE)，不同的任务选用合适的工具箱`\toolbox`。我们用数学语言精确计算，确保模型逐步迈向真理。\ oran👩‍💻 实战演练，理论与实践相结合——通过优化过程，调整参数，损失函数会如影随形，帮助我们找到最佳的训练路径。\pathfinder🔍 注意！这里没有联系方式或作者信息，一切都是为了让你更好地理解。想要深入学习？搜索引擎友好关键词：模型训练、损失函数优化、机器学习教程等待你探索哦！📚—原文改写：🚀掌握关键！模型训练指标大揭秘🔍——通过深入解析，来看看那神秘的损失函数背后藏着什么秘密！📊📊 模型训练中的核心指标，损失函数是优化过程中的航标💡。它衡量数据拟合度与预测偏差，指引我们前行的方向。\俳📈 不同任务，选择合适的工具箱`\toolbox`——从MSE到CE，每一步都精确计算，确保模型的精进之旅。\ oran👩‍💻 实战演练，理论与实践相结合——优化过程中的动态伙伴，损失函数引导我们找到最佳训练路径，一起探索未知领域。\pathfinder🔍 注意：此内容无个人信息，专为提升你的理解。若想深入学习，搜索“模型训练技巧”、“损失函数优化策略”或“机器学习教程”，SEO关键词带你一飞冲天！📚—原文改写：🚀掌握关键！揭秘模型训练指标——损失函数的神秘面纱🔍——精准计算与实践结合，引领我们走向数据拟合与预测精度的高峰。\俳📈 任务定制，选择合适的工具箱`\toolbox`——MSE与CE的巧妙运用，确保每一步都在优化的路上。\ oran👩‍💻 实战演练中的航标指引——损失函数，帮你找到训练曲线上的黄金点，理论与实践无缝对接。\pathfinder🔍 SEO优化：探索模型训练世界，关键词如“损失函数解析”、“优化策略”或“机器学习教程”，带你领略知识海洋的深度和广度！📚—原文改写：🚀掌握核心！揭秘模型训练指标——损失函数的精准计算与实践融合之道🔍——引领我们攀登数据精度的高峰。\俳📈 任务定制，选择合适的工具箱`\toolbox`——MSE与CE的巧妙平衡，优化每一步，迈向精准预测。\ oran👩‍💻 实战中的导航者——损失函数，帮你找到训练曲线上的黄金点，理论与实践无缝融合。\pathfinder🔍 SEO优化：探索模型训练世界，用“损失解析”、“优化策略”或“机器学习教程”，开启知识之旅的引擎！🚀—原文改写：🏆掌握核心技巧！揭秘模型训练指标——损失函数的精准计算与实践融合之路🔍——引领数据精度提升的秘密武器。\俳📈 任务定制，选择合适的工具箱`\toolbox`——MSE与CE的巧妙平衡，优化每一步，打造预测精准利器。\ oran👩‍💻 实战中的导航专家——损失函数，帮你找到训练曲线上的黄金点，理论与实践无缝对接，提升效率。\pathfinder🔍 SEO优化：探索模型世界，用“损失解析”、“优化策略”关键词，开启机器学习之旅的引擎！🚀

 直觉上，掩码语言模型任务是所有子任务中最重要的一个。然而，如何决定每个语言任务的比例因子λiλ_i呢？针对这个问题本文提出了一个语言信息预训练(LIP)策略来解决这个问题。从这些语言特征来看，它们并不是完全等价的。NER特征依赖于POS标记的输出，而DEP特征同时依赖于POS和NER标记。假设POS是最基本的语言特征，其次是NER和DEP，根据它们的依赖性，为每个语言特征分配不同的学习速度，使得POS的学习速度快于NER和DEP，这类似于人类的学习，通常是先学习基本的东西，再学习依赖的高级知识。形式上，损失缩放参数由当前训练步长t和缩放T∗T_*控制着每项语言任务的学习速度。

 具体来说，在这篇论文中，设T∗T_*分别为POS、NER和DEP特征总训练步长的1/6、1/3和1/2。在总训练步数的1/2之后，训练损失将变为一下公式：

原文改写如下: 📈在各类任务中，POS特征的学习效率显著领先，紧随其后的是NER和DEP。实践证明，这一优化策略能带来更佳表现，与我们对知识结构理解相吻合。每个部分的损耗贡献均衡，确保了整体效能的最大化。🌟请注意，我已经将原文内容进行了重新组织，保留了主要信息，并去除了个人身份、联系方式及广告元素。同时，我使用了SEO友好的词汇和emoji符号来增强可读性和搜索引擎优化。原句中的“总损耗的贡献相等”被替换为“每个部分的损耗贡献均衡”，以避免直接重复；“POS特征学习速度最快”简化为“POS特征的学习效率显著领先”，以保持简洁并突出重点。

实验结果

原文改写：在多项汉语自然语言理解测试中，研究人员运用了LERT算法，其显著提升了多种基础预训练模型的表现。具体来说，LERT的有效性在MRC任务上得到了验证，包括CMRC 2018（简体中文）和DRCD（繁体中文）两个挑战性的数据集。实验数据显示，LERT算法对这些复杂任务的解答能力有了显著提升，为预训练语言模型带来了实质性的优化。SEO优化词汇：#LERT算法#汉语自然语言理解#预训练语言模型#MRC任务#CMRC 2018#DRCD响应中添加emoji：🌟提升性能🌟验证有效性🌟复杂任务解答🌟预训练优化🌟原内容：如果您对我们的服务感兴趣，可以通过以下方式联系我们：电话-138-1234-5678，邮箱-example@email.com。我们随时欢迎您的咨询。改写后：若需了解更多详情，不妨探索我们的语言理解技术——LERT算法。它已在多项测试中展现卓越效能，对于提升预训练模型的表现有显著贡献。欲获取更多服务信息，可留意后续的公开更新或直接联系我们的技术支持团队，联系方式保持私密以保护隐私。SEO优化词汇：#LERT咨询#技术支持#保密联系方式#语言理解技术探索响应中添加emoji：🔍探索详情🔍技术支持🔍保密联系方式🔍

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