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机器学习代考_Machine Learning代考_Fine-tuning BERT for NLP applications

After pre-training BERT in an unsupervised way, we can use it for various downtream tasks by performing supervised fine-tuning. (See Section $19.2$ for more background on such transfer learning methods.) Figure $15.35$ illustrates how we can modify a BERT model to perform different tasks, by simply adding one or more new output heads to the final hidden layer. See code.probml.ai/book1/bert_torch for some sample code.

In Figure 15.35(a), we show how we can tackle single sentence classification (e.g., sentiment analysis): we simply take the feature vector associated with the dummy CLS token and feed it into an MLP. Since each output attends to all inputs, this hidden vector will summarize the entire sentence. The MLP then learns to map this to the desired label space.

In Figure 15.35(b), we show how we can tackle sentence-pair classification (e.g., textual entailment, as discussed in Sertion 15.4.6): we just feed in the two input. sentences, formatted as in Equation (15.73), and then classify the CLS token.

In Figure 15.35(c), we show how we can tackle single sentence tagging, in which we associate a label or tag with each word, instead of just the entire sentence. A common application of this is part of speech tagging, in which we annotate each words a noun, verb, adjective, etc. Another application of this is noun phrase chunking, also called shallow parsing, in which we must annotate the span of each noun phrase. The span is encoded using the BIO notation, in which B is the beginning of an entity, I-x is for inside, and $\mathrm{O}$ is for outside any entity. For example, consider the following sentence:
$\begin{array}{lllllllllll}\text { B } & \text { I } & 0 & 0 & 0 & \text { B } & \text { I } & 0 & \text { B } & \text { I } & \text { I }\end{array}$
British Airways rose after announcing its withdrawl from the UAI deal
We see that there are 3 noun phrases, “British Airways”, “Its withdrawl” and “the UAI deal”. (We require that the B, I and $\mathrm{O}$ labels occur in order, so this a prior constraint that can be included in the model.)

We can also associate types with each noun phrase, for example distinguishing person, location, organization, and other. Thus the label space becomes {B-Per, I-Per, B-Loc, I-Loc, B-Org, I-Org, Outside $}$. This is called named entity recognition, and is a key step in information extraction. For example, consider the following sentence:

机器学习代考_Machine Learning代考_K nearest neighbor (KNN) classification

In this section, we discuss one of the simplest kind of classifier, known as the $\mathbf{K}$ nearest neighbor (KNN) classifier. The idea is as follows: to classify a new input $\boldsymbol{x}$, we find the $K$ closest examples to $\boldsymbol{x}$ in the training set, denoted $N_K(\boldsymbol{x}, \mathcal{D})$, and then look at their labels, to derive a distribution over the outputs for the local region around $\boldsymbol{x}$. More precisely, we compute
$$
p(y=c \mid \boldsymbol{x}, \mathcal{D})=\frac{1}{K} \sum_{n \in N_K(\boldsymbol{x}, \mathcal{D})} \mathbb{I}\left(y_n=c\right)
$$
We can then return this distribution, or the majority label.
The two main parameters in the model are the size of the neighborhood, $K$, and the distance metric $d\left(\boldsymbol{x}, \boldsymbol{x}^{\prime}\right)$. For the latter, it is common to use the Mahalanobis distance
$$
d_{\mathbf{M}}(\boldsymbol{x}, \boldsymbol{\mu})=\sqrt{(\boldsymbol{x}-\boldsymbol{\mu})^{\mathrm{T}} \mathbf{M}(\boldsymbol{x}-\boldsymbol{\mu})}
$$
where $\mathbf{M}$ is a positive definite matrix. If $\mathbf{M}=\mathbf{I}$, this reduces to Euclidean distance. We discuss how to learn the distance metric in Section 16.2.

Despite the simplicity of KNN classifiers, it can be shown that this approach becomes within a factor of 2 of the Bayes error (which measures the performance of the best possible classitier) if $N \rightarrow \infty[\mathrm{CH} 67$; CD14]. (Of course the convergence rate to this optimal performance may be poor in practice, for reasons we discuss in Section 16.1.2.)

机器学习代考_Machine Learning代考_Neural Networks for Sequences

机器学习代考

机器学习代考_Machine Learning代考_Fine-tuning BERT for NLP applications

在以无监督方式对 BERT 进行预训练后,我们可以通过执行有监督的微调将其用于各种下游任务。(见节19.2有关此类迁移学习方法的更多背景信息。)图15.35说明了我们如何通过简单地向最终隐藏层添加一个或多个新输出头来修改 BERT 模型以执行不同的任务。有关示例代码,请参阅 code.probml.ai/book1/bert_torch。

在图 15.35(a) 中,我们展示了如何处理单句分类(例如,情感分析):我们简单地获取与虚拟 CLS 标记关联的特征向量并将其输入 MLP。由于每个输出都关注所有输入,因此这个隐藏向量将概括整个句子。然后 MLP 学习将其映射到所需的标签空间。

在图 15.35(b) 中,我们展示了如何处理句子对分类(例如,文本蕴含,如系列 15.4.6 中所讨论的):我们只输入两个输入。句子,格式如等式(15.73),然后对 CLS 标记进行分类。

在图 15.35(c) 中,我们展示了如何解决单句标记问题,其中我们将标签或标签与每个单词相关联,而不是仅仅与整个句子相关联。这方面的一个常见应用是词性标注,其中我们将每个单词注释为名词、动词、形容词等。另一个应用是名词短语分块,也称为浅层解析,其中我们必须注释每个名词的跨度短语。跨度使用 BIO 表示法进行编码,其中 B 是实体的开头,Ix 表示内部,并且欧适用于任何实体之外。例如,考虑以下句子:
 乙  我 000 乙  我 0 乙  我  我 
British Airways 在宣布退出 UAI 交易后上涨
我们看到有 3 个名词短语,“British Airways”、“Its withdrawal”和“the UAI deal”。(我们要求 B、I 和欧标签按顺序出现,因此这是可以包含在模型中的先验约束。)

我们还可以将类型与每个名词短语相关联,例如区分人、位置、组织等。因此标签空间变为 {B-Per, I-Per, B-Loc, I-Loc, B-Org, I-Org, Outside}}. 这称为命名实体识别,是信息抽取的关键步骤。例如,考虑以下句子:

机器学习代考_Machine Learning代考_K nearest neighbor (KNN) classification

在本节中,我们讨论一种最简单的分类器,称为 $\mathbf{K}$ 最近邻 (KNN) 分类器。思路如下:对一个新的输入进 行分类 $\boldsymbol{x}$, 我们发现 $K$ 最接近的例子 $\boldsymbol{x}$ 在训练集中,记为 $N_K(\boldsymbol{x}, \mathcal{D})$ ,然后查看它们的标签,以推导出周 围局部区域的输出分布 $\boldsymbol{x}$. 更准确地说,我们计算
$$
p(y=c \mid \boldsymbol{x}, \mathcal{D})=\frac{1}{K} \sum_{n \in N_K(\boldsymbol{x}, \mathcal{D})} \mathbb{I}\left(y_n=c\right)
$$
然后我们可以返回这个分布,或者多数标签。
模型中的两个主要参数是邻域的大小, $K$ 和距离度量 $d\left(\boldsymbol{x}, \boldsymbol{x}^{\prime}\right)$. 对于后者,通常使用马氏距离
$$
d_{\mathrm{M}}(\boldsymbol{x}, \boldsymbol{\mu})=\sqrt{(\boldsymbol{x}-\boldsymbol{\mu})^{\mathrm{T}} \mathrm{M}(\boldsymbol{x}-\boldsymbol{\mu})}
$$
在哪里 $\mathbf{M}$ 是正定矩阵。如果 $\mathbf{M}=\mathbf{I}$ ,这减少到欧几里得距离。我们将在 $16.2$ 节讨论如何学习距离度 量。
尽管 KNN 分类器很简单,但可以证明这种方法在贝叶斯误差 (衡量最佳分类器的性能) 的 2 倍以内, 如果 $N \rightarrow \infty[\mathrm{CH} 67 ; \mathrm{CD} 14]$ 。(当然,由于我们在第 16.1.2 节中讨论的原因,这种最佳性能的收敛速度 在实践中可能很差。)

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