NLP簡(jiǎn)報(bào)

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歡迎來(lái)到 NLP 時(shí)事簡(jiǎn)報(bào)！涵蓋了諸如特定語(yǔ)言 BERT 模型叮贩、免費(fèi)數(shù)據(jù)集戳稽、深度學(xué)習(xí)庫(kù)等主題灸芳。

1、Publications ??

1.1 Language-specific BERT models

我已經(jīng)記不清現(xiàn)在有多少種特定語(yǔ)言的 BERT 模型了闷游，這里有一些最新的版本:

  • 荷蘭語(yǔ) Dutch BERT（RobBERT[1]| BERTje[2]）
  • 德語(yǔ) German BERT[3]
  • 葡萄牙語(yǔ) Portuguese BERT[4]
  • 法語(yǔ)（CamemBERT[5] | FlauBERT[6]）
  • 意大利語(yǔ)（AlBERTo[7] | UmBERTo[8]）
  • 西班牙語(yǔ)（BETO[9]）
  • 阿拉伯語(yǔ)（araBERT[10]）

    • 大多數(shù)這些模型也可以通過(guò) huggingFace 的Transformer 庫(kù)[11]獲得峻汉，該庫(kù)最近升級(jí)到了2.4.1[12]。

    1.2 Overly Optimistic Prediction Results on Imbalanced Data: Flaws and Benefits of Applying Over-sampling

    這篇論文[13]揭示并廣泛討論了在對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分之前應(yīng)用過(guò)采樣來(lái)處理不平衡數(shù)據(jù)集的缺點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn)脐往。此外休吠，該工作復(fù)現(xiàn)了先前的研究，并確定了導(dǎo)致過(guò)于樂(lè)觀的結(jié)果的方法論缺陷业簿。

    1.3 Encode, Tag and Realize: A Controllable and Efficient Approach for Text Generation

    為了減少基于 seq2seq 的文本生成方法中常見(jiàn)的 hallucination [14]（產(chǎn)生輸入文本不支持的輸出）的影響瘤礁，Google 工程師公開(kāi)了一種稱為L(zhǎng)aserTagger[15]的文本生成方法。該方法的主要思想是通過(guò)使用預(yù)測(cè)的編輯操作（例如KEEP梅尤，DELETE-ADD等）標(biāo)記單詞并在所謂的realization step中將其應(yīng)用于輸入單詞來(lái)產(chǎn)生輸出柜思。

    這代替了通常只從頭生成輸出的文本生成方法，這種方法通常很慢而且容易出錯(cuò)巷燥。該模型除了產(chǎn)生更少的錯(cuò)誤外赡盘，還提供了其他好處，例如缰揪，在進(jìn)行少量訓(xùn)練示例的情況下陨享，可以在實(shí)現(xiàn)并行預(yù)測(cè)的同時(shí)進(jìn)行編輯操作，同時(shí)仍保持良好的準(zhǔn)確性并優(yōu)于 BERT baseline钝腺。

    1.4 Convolutional Neural Networks as a Model of the Visual System: Past, Present, and Future

    1.5 Multilingual Denoising Pre-training for Neural Machine Translation

    1.6 On improving conversational agents

    Meena[18]是一種 neural conversational agents抛姑，旨在進(jìn)行更明智和更具體的改進(jìn)對(duì)話----定義為從人類對(duì)話中捕獲重要屬性（例如，流暢度）的指標(biāo)艳狐。該模型通過(guò)編碼器學(xué)習(xí)會(huì)話上下文途戒，并通過(guò)解碼器制定合理的響應(yīng)。據(jù)報(bào)道僵驰，通過(guò)考慮使用更強(qiáng)大的解碼器可以提高通話質(zhì)量喷斋。

    你也可以了解更多 Alan Nichol（Rasa HQ 的聯(lián)合創(chuàng)始人）關(guān)于這項(xiàng)工作的想法[19]唁毒。

    2、Creativity and Society ??

    2.1 ML tools — reading comprehension test and sentiment analyzer

    2.2 A Self-Taught AI Researcher at Google

    在這個(gè)采訪A Self-Taught AI Researcher at Google[23]中星爪，你可以直接從 Google Art＆Culture 的 ML 研究人員 Emil 那里聽(tīng)到有關(guān)他作為一名自學(xué)成才的研究人員從事 AI 事業(yè)的經(jīng)歷浆西。

    3、Tools and Datasets ??

    3.1 Free Datasets

    Google 數(shù)據(jù)集搜索[24]正式退出測(cè)試版顽腾，現(xiàn)在可提供多達(dá) 2500 萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行搜索近零。如果你想獲得下一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)或機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的靈感，那么這里是查找對(duì)整個(gè) Internet 上托管的數(shù)據(jù)集的引用的地方抄肖。它基本上是用于數(shù)據(jù)集的搜索引擎久信，這是一項(xiàng)了不起的工作，需要付出巨大的努力漓摩！

    Big Bad NLP 數(shù)據(jù)庫(kù)[25]是一個(gè)網(wǎng)站裙士，你可以在其中搜索 200 多種 NLP 數(shù)據(jù)集的專用數(shù)據(jù)庫(kù)，以執(zhí)行諸如常識(shí)管毙，情感分析腿椎，問(wèn)題回答，蘊(yùn)含推理等任務(wù)夭咬。

    3.2 Reinforcement learning library

    最近啃炸，Chris Nota 開(kāi)發(fā)并發(fā)布了PyTorch 庫(kù)[26]，用于基于流行的深度 RL 算法（例如 DQN卓舵，PPO 和 DDPG 等）來(lái)構(gòu)建強(qiáng)化學(xué)習(xí)代理南用。該庫(kù)的重點(diǎn)是面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(jì)，并能夠快速實(shí)施和評(píng)估新型強(qiáng)化學(xué)習(xí)代理掏湾。

    3.3 ML Explainability and Interpretability

    如果你當(dāng)前正在使用基于文本的語(yǔ)言模型裹虫，并且想了解在應(yīng)用于不同語(yǔ)言任務(wù)時(shí)如何更輕松地解釋它們，那么你可能會(huì)對(duì)Captum[27]感興趣忘巧。Captum 是一個(gè)可解釋性庫(kù)恒界，可用于分析功能重要性，解釋文本和視覺(jué)模型砚嘴，解釋多峰模型以及其他模型（例如用于回答問(wèn)題的 BERT）十酣。

    如果你對(duì)模型的可解釋性感興趣，那么這套教程[28]也可能會(huì)讓您感興趣际长。它包括通過(guò) notebook 了解功能重要性的方法耸采。

    3.4 Machine learning and deep learning libraries

    Google Research 團(tuán)隊(duì)發(fā)布了Flax[29]，一種基于JAX[30]的靈活而強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)工育，該庫(kù)提供了使用典型的 Numpy API 進(jìn)行快速計(jì)算和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型的框架虾宇。

    Thinc[31]是由 spaCy 的開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā)的輕量級(jí)深度學(xué)習(xí)庫(kù)。它提供了功能編程 API如绸，用于組成嘱朽，配置和部署使用 PyTorch 和 TensorFlow 之類的庫(kù)構(gòu)建的自定義模型旭贬。

    Lyft 發(fā)布了Flyte[32]，它是一個(gè)多租戶搪泳，可用于生產(chǎn)的無(wú)服務(wù)器平臺(tái)稀轨，用于部署并發(fā)，可伸縮和可維護(hù)的 ML 和數(shù)據(jù)處理工作流岸军。

    3.5 A tool for conversational AI

    開(kāi)源對(duì)話式 AI 框架DeepPavlov[33]為構(gòu)建對(duì)話系統(tǒng)和復(fù)雜的對(duì)話系統(tǒng)提供了免費(fèi)且易于使用的解決方案奋刽。DeepPavlov 帶有幾個(gè)預(yù)定義的組件，用于解決與 NLP 相關(guān)的問(wèn)題艰赞。它將 BERT（包括會(huì)話 BERT）集成到三個(gè)下游任務(wù)中：文本分類佣谐，命名實(shí)體識(shí)別（和一般的序列標(biāo)記）以及問(wèn)題解答。結(jié)果方妖，它在所有這些任務(wù)上都取得了重大改進(jìn)狭魂。(Google Colab[34] | Blog[35] | Demo[36])

    4、Ethics in AI ??

    4.1 Facial recognition and privacy

    紐約時(shí)報(bào)針對(duì)與面部識(shí)別技術(shù)有關(guān)的隱私的不同觀點(diǎn)撰寫(xiě)了一篇有趣的報(bào)告吁断。這個(gè)故事的重點(diǎn)是一個(gè)名為“ Clearview”的“秘密公司”趁蕊，據(jù)稱該公司使用 AI 技術(shù)通過(guò)從 Twitter坞生，F(xiàn)acebook 和 YouTube 等社交媒體網(wǎng)站上抓取的圖像來(lái)構(gòu)建通用的面部識(shí)別仔役。所述技術(shù)引起了人們對(duì)隱私的擔(dān)憂，但是據(jù)稱它還主要用于執(zhí)法是己。點(diǎn)擊此處[37]閱讀更多故事又兵。

    4.2 Human-Level AI Progress

    Jeremy Kahn 在這個(gè)報(bào)告[38]中廣泛討論了在 AI 技術(shù)的當(dāng)前發(fā)展背景下“ Narrow AI”和“ General AI”之間的區(qū)別。除了討論的許多主題之外卒废，關(guān)于（如果可能的話）實(shí)現(xiàn) AGI 的回報(bào)還有很多問(wèn)題沛厨。該報(bào)告還提到了大型高科技公司最近對(duì)這些努力進(jìn)行投資的興趣。最值得注意的是摔认，該報(bào)告包括一些受人尊敬的研究人員提出的一些擔(dān)憂逆皮，他們聲稱某些試圖操縱 AI 敘述以利于他們的研究組織表現(xiàn)出“不負(fù)責(zé)任和不道德”的行為。

    4.3 Understanding AI Ethics and Safety

    5参袱、Articles and Blog posts ??

    5.1 Speeding up tokenization tutorial

    Steven van de Graaf 撰寫(xiě)了這篇文章[40]电谣，報(bào)告說(shuō)，與使用 Transformers 中的標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)置標(biāo)記器相比抹蚀，使用HuggingFace 的新 Tokenizer 庫(kù)[41]的性能有所提高剿牺。Steven 報(bào)告說(shuō)，其速度提高了 9 倍环壤，并且實(shí)現(xiàn)過(guò)程花費(fèi)了 10.6 秒來(lái)標(biāo)記 100 萬(wàn)個(gè)句子晒来。

    5.2 Can language models really comprehend?

    The Gradient 最近在Gary Marcus 的這篇文章[42]中發(fā)表，他討論了他認(rèn)為是 GPT-2 等語(yǔ)言模型背后的基本缺陷的內(nèi)容郑现。Gary Marcus 的主要觀點(diǎn)是湃崩，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練能夠預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞的模型不一定是可以理解或推理的模型荧降，即“預(yù)測(cè)是理解的組成部分，而不是整體攒读√芘祝” 他還討論了在語(yǔ)言環(huán)境中先天性的重要性，并指出當(dāng)前的語(yǔ)言模型沒(méi)有考慮到這一點(diǎn)整陌。

    5.3 Curriculum for Reinforcement Learning

    5.4 Introduction to NumPy

    6拗窃、Education ??

    6.1 Foundations of machine learning and statistical inference

    來(lái)自加州理工學(xué)院的 Anima Anandkumar 發(fā)布了一門(mén)名為“機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)推論的基礎(chǔ)”的課程。該課程側(cè)重于 ML 概念泌辫，例如矩陣随夸，張量，優(yōu)化震放，概率模型宾毒，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。這是一門(mén)很棒的課程殿遂，因?yàn)樗鼈?cè)重于 ML 的理論方面诈铛，這對(duì)于理解和改進(jìn)更高級(jí)的方法同樣重要。（視頻播放列表[45]|課程提綱[46]）

    6.2 Deep Learning Lecture Series

    DeepMind 與 UCL 合作發(fā)布了深度學(xué)習(xí)講座系列[47]墨礁，其中包括 12 個(gè)講座幢竹，這些講座將由 DeepMind 的領(lǐng)先研究科學(xué)家進(jìn)行。主題包括如何使用注意力恩静，記憶力和生成模型等方法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)焕毫。

    6.3 Open Syllabus

    6.4 Discussing, Sharing, and Learning about ML

    r/ResearchML[49]是用于討論 ML 論文的新的機(jī)器學(xué)習(xí)子目錄。這一主題更側(cè)重于研究并鼓勵(lì)更深入的討論驶乾。

    7邑飒、Notable Mentions ??

    How we built the good first issues feature[51]：了解有關(guān) GitHub 如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)為開(kāi)發(fā)人員發(fā)現(xiàn)簡(jiǎn)單和個(gè)性化問(wèn)題的更多信息，以便他們可以解決與他們的興趣相匹配的問(wèn)題级乐。這鼓勵(lì)了來(lái)自開(kāi)源貢獻(xiàn)者的更快和更多的貢獻(xiàn)疙咸。

    緊跟 Sebastian Ruder 的 NLP News[52]，以獲取最新的 NLP 最新新聞风科。重點(diǎn)包括 NLP 進(jìn)展的更新撒轮，過(guò)去十年的回顧，新的 NLP 課程以及其他主題丐重。

    一份超贊的TensorFlow 2.0 深度學(xué)習(xí) notebook[53]列表腔召，范圍從 CycleGAN 到 Transformers 到圖像字幕任務(wù)。它們由 LBNL 的科學(xué)學(xué)院深度學(xué)習(xí)公開(kāi)發(fā)布扮惦。

    一篇令人印象深刻且易于理解的博客文章臀蛛，解釋了貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[54]的基礎(chǔ)，入門(mén)的絕佳介紹。

    An Opinionated Guide to ML Research[55]：John Schulman 就如何更好地選擇研究問(wèn)題以及在實(shí)施和解決手頭的研究任務(wù)方面更具戰(zhàn)略性等方面浊仆，為即將到來(lái)的機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員提供了一些建議客峭，還分享了個(gè)人發(fā)展和持續(xù)進(jìn)步的技巧。

    今日限定款分割線抡柿，右下角鏈接可以閱讀原文~


    本文參考資料

    [1]

    RobBERT: https://arxiv.org/abs/2001.06286

    [2]

    BERTje: https://arxiv.org/abs/1912.09582

    [3]

    德語(yǔ) German BERT: https://deepset.ai/german-bert

    [4]

    葡萄牙語(yǔ) Portuguese BERT: https://github.com/neuralmind-ai/portuguese-bert

    [5]

    CamemBERT: https://arxiv.org/abs/1911.03894

    [6]FlauBERT: https://arxiv.org/abs/1912.05372[7]AlBERTo: http://ceur-ws.org/Vol-2481/paper57.pdf

    [8]UmBERTo: https://github.com/musixmatchresearch/umberto

    [9]BETO: https://github.com/dccuchile/beto

    [10]araBERT: https://colab.research.google.com/drive/1KSy89fAkWt6EGfnFQElDjXrBror9lIZh

    [11]Transformer 庫(kù): https://huggingface.co/models

    [12]2.4.1: https://github.com/huggingface/transformers/releases

    [13]論文: https://arxiv.org/abs/2001.06296

    [14]hallucination : https://arxiv.org/abs/1910.08684

    [15]LaserTagger: https://ai.googleblog.com/2020/01/encode-tag-and-realize-controllable-and.html

    [16]報(bào)告: https://arxiv.org/abs/2001.07092

    [17]mBART: https://arxiv.org/pdf/2001.08210.pdf

    [18]Meena: https://ai.googleblog.com/2020/01/towards-conversational-agent-that-can.html

    [19]關(guān)于這項(xiàng)工作的想法: https://venturebeat.com/2020/01/31/with-googles-meena-are-ai-assistants-about-to-get-alot-smarter/

    [20]Albert Learns to Read: https://littlealbert.now.sh/#/

    [21]ALBERT: https://ai.googleblog.com/2019/12/albert-lite-bert-for-self-supervised.html

    [22]博客 Teaching Machines to Read: https://www.spark64.com/post/machine-comprehension

    [23]A Self-Taught AI Researcher at Google: https://blog.floydhub.com/emils-story-as-a-self-taught-ai-researcher/

    [24]Google 數(shù)據(jù)集搜索: https://blog.google/products/search/discovering-millions-datasets-web/

    [25]Big Bad NLP 數(shù)據(jù)庫(kù): https://quantumstat.com/dataset/dataset.html

    [26]PyTorch 庫(kù): https://github.com/cpnota/autonomous-learning-library

    [27]Captum: https://captum.ai/

    [28]這套教程: https://www.kaggle.com/learn/machine-learning-explainability

    [29]Flax: https://github.com/google-research/flax/tree/prerelease

    [30]JAX: https://github.com/google/jax

    [31]Thinc: https://thinc.ai/

    [32]Flyte: https://eng.lyft.com/introducing-flyte-cloud-native-machine-learning-and-data-processing-platform-fb2bb3046a59

    [33]DeepPavlov: https://github.com/deepmipt/DeepPavlov

    [34]Google Colab: https://colab.research.google.com/github/deepmipt/dp_notebooks/blob/master/DP_tf.ipynb

    [35]Blog: https://medium.com/tensorflow/deeppavlov-an-open-source-library-for-end-to-end-dialog-systems-and-chatbots-31cf26849e37

    [36]Demo: https://demo.deeppavlov.ai/#/en/textqa

    [37]此處: https://www.nytimes.com/2020/01/18/technology/clearview-privacy-facial-recognition.html

    [38]這個(gè)報(bào)告: https://fortune.com/longform/ai-artificial-intelligence-big-tech-microsoft-alphabet-openai/

    [39]這份非常詳盡的報(bào)告: https://www.turing.ac.uk/sites/default/files/2019-06/understanding_artificial_intelligence_ethics_and_safety.pdf

    [40]這篇文章: https://towardsdatascience.com/a-small-timing-experiment-on-the-new-tokenizers-library-a-write-up-7caab6f80ea6

    [41]HuggingFace 的新 Tokenizer 庫(kù): https://github.com/huggingface/tokenizers

    [42]Gary Marcus 的這篇文章: https://thegradient.pub/gpt2-and-the-nature-of-intelligence/

    [43]幾種基于課程的方法: https://lilianweng.github.io/lil-log/2020/01/29/curriculum-for-reinforcement-learning.html

    [44]非常詳細(xì)的 numpy 教程: https://numpy.org/devdocs/user/absolute_beginners.html

    [45]視頻播放列表: https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNifWxslHCDlbyitaLLYBOAEPbmF1AHg

    [46]課程提綱: http://tensorlab.cms.caltech.edu/users/anima/cms165-2020.html

    [47]深度學(xué)習(xí)講座系列: https://www.eventbrite.co.uk/o/ucl-x-deepmind-deep-learning-lecture-series-general-29078980901

    [48]Open Syllabus: https://opensyllabus.org/

    [49]r/ResearchML: https://www.reddit.com/r/ResearchML/

    [50]PracticalAI: https://practicalai.me/explore/content/

    [51]How we built the good first issues feature: https://github.blog/2020-01-22-how-we-built-good-first-issues/

    [52]NLP News: http://newsletter.ruder.io/issues/nlp-progress-restrospectives-and-look-ahead-new-nlp-courses-independent-research-initiatives-interviews-lots-of-resources-217744

    [53]TensorFlow 2.0 深度學(xué)習(xí) notebook: https://github.com/NERSC/dl4sci-tf-tutorials

    [54]貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò): https://engineering.papercup.com/posts/bayesian-neural-nets/

    [55]An Opinionated Guide to ML Research: http://joschu.net/blog/opinionated-guide-ml-research.html

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      正文 我和宋清朗相戀三年幼苛，在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了窒篱。 大學(xué)時(shí)的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
      茶點(diǎn)故事閱讀 39,703評(píng)論 1贊 348
    • 活死人
      序言：一個(gè)原本活蹦亂跳的男人離奇死亡舶沿，死狀恐怖墙杯，靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出，到底是詐尸還是另有隱情括荡，我是刑警寧澤高镐，帶...
      沈念sama閱讀 35,417評(píng)論 5贊 343
    • ?日本核電站爆炸內(nèi)幕
      正文 年R本政府宣布，位于F島的核電站畸冲，受9級(jí)特大地震影響嫉髓，放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏。R本人自食惡果不足惜邑闲，卻給世界環(huán)境...
      茶點(diǎn)故事閱讀 41,013評(píng)論 3贊 325
    • 男人毒藥：我在死后第九天來(lái)索命
      文/蒙蒙 一算行、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧苫耸，春花似錦州邢、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
      開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 31,664評(píng)論 0贊 22
    • 一樁弒父案量淌，背后竟有這般陰謀
      文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽(yáng)。三九已至嫌褪，卻和暖如春呀枢，著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間，已是汗流浹背笼痛。 一陣腳步聲響...
      開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 32,818評(píng)論 1贊 269
    • 情欲美人皮
      我被黑心中介騙來(lái)泰國(guó)打工裙秋， 沒(méi)想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留，地道東北人。 一個(gè)月前我還...
      沈念sama閱讀 47,711評(píng)論 2贊 368
    • 代替公主和親
      正文 我出身青樓残吩，卻偏偏與公主長(zhǎng)得像财忽，于是被迫代替她去往敵國(guó)和親。 傳聞我的和親對(duì)象是個(gè)殘疾皇子泣侮，可洞房花燭夜當(dāng)晚...
      茶點(diǎn)故事閱讀 44,601評(píng)論 2贊 353

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