導讀：隨著Bert的發布，預訓練 ( pre-train ) 成為NLP領域最為熱門的方向之一，大規模的無監督語料加上少量有標注的語料成為了NLP模型的標配。本文將介紹幾種常見的語言模型的基本原理和使用方式，以及語言模型在網易嚴選NLP業務上的實踐，包括分類、文本匹配、序列標注、文本生成等。

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前言

文本的表征經歷了漫長的發展歷程，從最簡單經典的bow詞袋模型、以LDA為代表的主題模型、以word2vec為代表的稠密向量模型、到現在以Bert為代表的通用語言模型。詞語是文本細粒度的表達，早期的預訓練詞向量雖簡單易用，但無法解決一詞多義的問題。近年來，基于大規模上下文語料，訓練的通用語言模型，可以產出更細致的語義表征向量，相同的詞在不同的語境中能抽取出不同的語義向量。

在通用常見的NLP任務中，數據標注是不能缺少的重要環節。數據的量級及質量會直接影響任務的效果?，F實條件下，數據標注的成本往往很高，但好在我們擁有大量的無標注的語料。因此，基于無監督的海量語料訓練一個通用的語言模型，然后針對不同的NLP任務，進行少量數據標注后，再對模型進行微調成為了發展的趨勢。

02

模型結構

我們選取最具代表性的三個語言模型: ELMO[1]、GPT[2]、BERT[3] 進行對比，如下表所示。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的以网易严选为例，人工智能实战系列之预训练语言模型的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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