自然语言处理与回归正则化方法研究

### 自然语言处理与回归正则化方法研究 在自然语言处理（NLP）领域，模型的评估和开发是推动技术进步的关键。同时，在气象和气候数据处理方面，回归和正则化方法也有着重要的应用。下面将分别对这两个方面进行详细介绍。 #### 自然语言处理相关基准与模型 ##### 现有多任务NLP基准 - **GLUE与SuperGLUE**：GLUE曾是评估自然语言理解（NLU）模型的重要基准，但随着发展，多数GLUE任务已不能很好地跟踪通用NLU模型的进展。SuperGLUE则包含了更具挑战性和多样性的NLU任务，采用与GLUE相同的评分哲学，即对每个任务平等加权并取平均，以提供一个综合分数。SuperGLUE的任务及相关数据集和指标如下表所示： | 任务 | 数据集 | 指标 | | ---- | ---- | ---- | | 问答 | BoolQ、COPA、MultiRC、ReCoRD | 准确率/F1/EM | | 自然语言推理 | CB和RTE | 准确率/F1 | | 词义消歧 | WiC | 准确率 | | 指代消解 | WSC | 准确率 | - **SentEval**：是一个用于评估通用句子表示质量的基准和工具包，其目标是推动寻找能在多种下游NLP任务中取得良好结果的句子表示的研究。它包含了多种任务，如二分类和多分类、蕴含和语义相关性、语义文本相似度（STS）、释义检测、标题 - 图像检索和情感分析等。 ##### 基于Transformer的预训练语言模型 许多基于Transformer的预训练语言模型都源于首个发布的基于Transformer的预训练语言模型BERT。以下是一些重要模型的介绍： - **BERT**：基于Transformer模型的预训练模型，旨在通过在所有层中联合考虑左右上下文，从无标签文本中进行深度双向表示学习，并预训练下一句预测任务以理解句子关系。 - **SemBERT**：能够在BERT架构上明确吸收上下文语义，在十项阅读理解和语言推理任务中取得了新的最优结果或显著改进。 - **StructBERT**：通过将语言结构融入预训练，使用两个辅助任务充分利用单词和句子的顺序，分别在单词和句子层面利用语言结构。 - **ALBERT**：提出了两种减少参数的技术，即拆分嵌入矩阵和使用分组重复层，以降低内存消耗并提高BERT的训练速度。 - **ELECTRA**：一种新的预训练方法，训练两个Transformer模型，即生成器和判别器。生成器用于替换序列中的标记，判别器则尝试识别哪些标记被替换。 - **T5**：是一个编码器 - 解码器模型，在无监督和有监督任务的多任务混合上进行预训练，并将每个任务转换为文本到文本的格式。 - **BART**：结合了双向和自回归Transformer，是一个基于序列到序列模型的去噪自编码器，能处理从NLU到自然语言生成（NLG）的广泛NLP任务，在文本生成任务中表现出色。 ##### OctaNLP基准 为了克服现有多任务基准的局限性，提出了OctaNLP基准，用于评估基于Transformer的预训练语言模型的泛化能力。它包含的8个任务涵盖了NLP的两个支柱，即NLU和NLG，因此更适合评估模型在所有NLP任务上的泛化能力。OctaNLP采用的数据集、任务和评估指标如下表所示： | 数据集 | 任务 | 指标 | | ---- | ---- | ---- | | SQuAD | 问答 | F1 | |