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BERT為代表的預訓練語言模型在眾多自然語言處理任務中取得了顯著性能提升，并且隨后涌現出一批效果更優的預訓練語言模型。在本文中，我們將經典的預訓練語言模型應用在中文場景并使用相同的實驗設置去驗證它們在中文領域的性能表現。同時，我們創新地提出了一種基于文本糾錯的預訓練語言模型MacBERT，應用糾錯型掩碼語言模型（MLM as correction，Mac）解決了預訓練模型中“預訓練-精調”不一致的問題。為了驗證實驗效果，我們選擇了8個經典的中文自然語言處理任務，包括閱讀理解、單句文本分類、句對文本分類等。大量實驗結果表明所提出的MacBERT能夠在大多數任務上取得顯著性能提升。我們已將所有本文涉及到的中文預訓練資源進行開源，希望能夠進一步促進中文信息處理的研究與發展。

自然語言處理中的預訓練模型

論文：【復旦大學】最新《預訓練語言模型》2020綜述論文大全，50+PTMs分類體系，25頁pdf205篇參考文獻

目前預訓練模型在自然語言處理領域取得了廣泛的成功。本報告的內容主要涵蓋以下4部分內容：1）預訓練模型的原理介紹，包括模型結構、學習準則、發展歷程等；2）預訓練模型的遷移方法：包括如何通過任務轉換、多步遷移、改進精調等方法來進一步提高預訓練模型在下游任務上的性能；3）預訓練模型的改進模型：包括知識嵌入模型、多模態模型、多語言模型、語言特定模型、領域特定模型和模型壓縮等；4）對預訓練模型及其未來發展趨勢進行展望。

視頻： //hub.baai.ac.cn/view/3868

如今，網絡越來越大，越來越復雜，應用越來越廣泛。眾所周知，網絡數據是復雜和具有挑戰性的。要有效地處理圖數據，第一個關鍵的挑戰是網絡數據表示，即如何正確地表示網絡，使模式發現、分析和預測等高級分析任務在時間和空間上都能有效地進行。在這次演講中，我將介紹網絡嵌入和GCN的最新發展趨勢和最新進展，包括解糾纏GCN、抗攻擊GCN以及用于網絡嵌入的自動機器學習。

//tcci.ccf.org.cn/conference/2020/dldoc/tutorial_3.pdf

自然語言處理中的預訓練模型

論文：【復旦大學】最新《預訓練語言模型》2020綜述論文大全，50+PTMs分類體系，25頁pdf205篇參考文獻

目前預訓練模型在自然語言處理領域取得了廣泛的成功。本報告的內容主要涵蓋以下4部分內容：1）預訓練模型的原理介紹，包括模型結構、學習準則、發展歷程等；2）預訓練模型的遷移方法：包括如何通過任務轉換、多步遷移、改進精調等方法來進一步提高預訓練模型在下游任務上的性能；3）預訓練模型的改進模型：包括知識嵌入模型、多模態模型、多語言模型、語言特定模型、領域特定模型和模型壓縮等；4）對預訓練模型及其未來發展趨勢進行展望。

【導讀】嵌入向量（ embedding）是一項廣受歡迎的技術，有著眾多應用。最近來自撰寫了《Embeddings in Natural Language Processing Theory and Advances in Vector Representation of Meaning》，共163頁pdf，該書首先解釋了傳統的詞向量空間模型和詞嵌入(如Word2Vec和GloVe)，然后介紹了其他類型的嵌入，如語意、句子和文檔以及圖形嵌入。我們還概述了上下文化表示(如ELMo、BERT)的最新發展狀況，并解釋了它們在NLP中的潛力。值得關注。

自2010年代早期以來，嵌入一直是自然語言處理(NLP)的流行詞匯之一。將信息編碼為低維向量表示，在現代機器學習算法中很容易得到集成，這在NLP的發展中起到了核心作用。嵌入技術最初集中在單詞上，但很快注意力開始轉向其他形式:從圖形結構(如知識庫)，轉向其他類型的文本內容(如句子和文檔)。

這本書提供了一個高層次NLP嵌入技術的綜述。該書首先解釋了傳統的詞向量空間模型和詞嵌入(如Word2Vec和GloVe)，然后介紹了其他類型的嵌入，如語意、句子和文檔以及圖形嵌入。我們還概述了上下文化表示(如ELMo、BERT)的最新發展狀況，并解釋了它們在NLP中的潛力。

1. 在第二章，我們提供了一些基本的NLP和機器學習應用于語言問題的背景知識。然后，簡要介紹了詞匯語義中常用的一些主要的知識資源。

2. 第3章討論了單詞表示，從傳統的基于可數的模型的簡要概述開始，接著是最近的基于預測的和基于字符的嵌入。在同一章中，我們還描述了一些專門用于嵌入的技術，例如跨語言單詞嵌入，以及單詞表示的通用評估方法。

3.第4章討論了嵌入結構化知識資源的各種技術，特別是語義圖。我們將概述最近的主要方法對于圖的嵌入節點和邊，并總結其應用和評價。

4. 在第5章中，我們重點討論了單詞的個別含義的表示，即:文字意義。討論了兩類意義表示(無監督的和基于知識的)，然后討論了這類表示的評價技術。

5. 第六章是關于上下文嵌入的最新分支。在本章中，我們首先解釋這種嵌入的必要性，然后描述主要的模型以及它們如何與語言模型相聯系。在同一章中，我們還介紹了解釋和分析上下文模型有效性的一些工作。

6. 第7章超越了單詞的層次，描述了如何將句子和文檔編碼成向量表示。我們介紹了一些著名的監督和非監督技術，并討論了這些表示的應用和評估方法。

7. 第8章解釋了最近討論的詞嵌入的一些倫理問題和固有偏見。本章還介紹了消除詞嵌入的一些建議。

8. 最后，在第九章中，我們提出了結束語和開放式研究的挑戰。

預先訓練詞嵌入是NLP深度學習成功的關鍵，因為它們允許模型利用web上幾乎無限數量的未注釋文本。在過去的幾年里，條件語言模型被用來生成預先訓練好的上下文表示，這比簡單的嵌入更加豐富和強大。本文介紹了一種新的預訓練技術——BERT(來自Transformer的雙向編碼器表示)，它可以生成深度雙向的預訓練語言表示。BERT在斯坦福問答數據集、多項、斯坦福情感樹庫和許多其他任務上獲得了最先進的結果。

Jacob Devlin是谷歌的研究員。在谷歌，他的主要研究興趣是開發用于信息檢索、問題回答和其他語言理解任務的快速、強大和可擴展的深度學習模型。2014年至2017年，他在微軟研究院擔任首席研究員，領導微軟翻譯從基于短語的翻譯過渡到神經機器翻譯(NMT)。他獲得了ACL 2014最佳長論文獎和NAACL 2012最佳短論文獎。2009年，他在馬里蘭大學(University of Maryland)獲得了計算機科學碩士學位，導師是邦尼·多爾(Bonnie Dorr)博士。