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Question-Answering-with-BERT-and-Knowledge-Distillation：基于SQuAD 2...

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简介：
本文介绍了使用BERT模型结合知识蒸馏技术进行问答任务的方法，并在SQuAD 2.0数据集上取得了优秀的实验结果。 BERT和知识提炼的问题解答该存储库包含必要的代码来微调SQuAD 2.0数据集上的BERT模型。此外，技术是通过使用微调后的BERT作为教师模型在SQuAD 2.0数据集上施加的。所有结果均在一个Tesla V100 GPU（借助Google Colab）获得。 关于问题：斯坦福问答数据集(SQuAD)是一种阅读理解的数据集合，包含由工作人员提出的问题，并基于Wikipedia文章编写而成。每个问题的答案可以在相应的段落或文本中找到；然而，在某些情况下，该段落可能无法提供答案。SQuAD 2.0结合了1.1版本中的10万条问题和5万多条看似可回答但实际上没有正确答案的对抗性问题。为了在SQuAD 2.0上取得好成绩，系统不仅需要尽可能地回答问题，还需要识别出某些情况下段落无法提供答案，并选择不作答。 对于更多关于该数据集的信息以及当前排行榜的情况，请访问相关网站获取详情。

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  • Question-Answering-with-BERT-and-Knowledge-Distillation：基于SQuAD 2...
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    本文介绍了使用BERT模型结合知识蒸馏技术进行问答任务的方法，并在SQuAD 2.0数据集上取得了优秀的实验结果。 BERT和知识提炼的问题解答该存储库包含必要的代码来微调SQuAD 2.0数据集上的BERT模型。此外，技术是通过使用微调后的BERT作为教师模型在SQuAD 2.0数据集上施加的。所有结果均在一个Tesla V100 GPU（借助Google Colab）获得。 关于问题：斯坦福问答数据集(SQuAD)是一种阅读理解的数据集合，包含由工作人员提出的问题，并基于Wikipedia文章编写而成。每个问题的答案可以在相应的段落或文本中找到；然而，在某些情况下，该段落可能无法提供答案。SQuAD 2.0结合了1.1版本中的10万条问题和5万多条看似可回答但实际上没有正确答案的对抗性问题。为了在SQuAD 2.0上取得好成绩，系统不仅需要尽可能地回答问题，还需要识别出某些情况下段落无法提供答案，并选择不作答。 对于更多关于该数据集的信息以及当前排行榜的情况，请访问相关网站获取详情。
     
  • Focal and Global Knowledge Distillation in Detector Models.pptx
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    本演示文稿探讨了检测模型中局部和全局知识蒸馏技术的应用，旨在提高模型效率与性能。通过分享研究成果，本文为改进深度学习中的知识转移提供了新视角。 本段落介绍了一种针对目标检测的知识蒸馏方法——局部蒸馏和全局蒸馏（FGD）。由于目标检测任务中教师模型与学生模型的特征在前景和背景上存在差异，简单地平均提取这些特征会对知识蒸馏的效果产生负面影响。因此，焦点蒸馏通过将前景和背景分开处理，并强制要求学生关注老师模型中的重要像素及通道来改进这一问题。此外，全局蒸馏则通过引入更多的全局信息进一步提升学生的性能表现。实验结果表明，FGD方法在目标检测任务中具有显著的优势和良好的效果。
     
  • sentiment-analysis-with-nlp-and-bert
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    本项目运用自然语言处理技术和BERT模型进行情感分析，旨在提高文本情绪识别的准确性和效率。 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个关键分支，专注于理解和生成人类语言的研究。随着深度学习技术的进步，特别是Transformer架构的引入，NLP取得了显著进展。2018年Google推出的BERT模型是一种预训练的语言模型，在情感分析等任务中表现出色。 情感分析是一项重要的NLP任务，旨在识别文本中的情感倾向（如正面、负面或中性）。这项技术在社交媒体监控、产品评价和舆情监测等领域有广泛应用。传统的基于词典的方法受限于特定领域的词汇表达方式，而BERT通过大规模无标注数据的预训练捕捉更丰富的语义信息，从而提高了准确性。 BERT的核心创新在于其双向Transformer编码器结构，它允许每个单词同时考虑前后文的信息。在预训练阶段，模型主要通过两项任务学习：Masked Language Modeling（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）。前者随机遮蔽部分输入序列，并让模型预测被遮挡的词语；后者则判断两个连续句子是否为实际相邻句，以帮助理解上下文关系。 将BERT用于情感分析有两种常见方法：微调和特征提取。微调是指在预训练后的BERT基础上添加特定任务层并在相应数据集上进行训练；而特征提取则是直接使用模型中间层输出作为输入文本的向量表示，并用机器学习算法如支持向量机或逻辑回归分类。 在一个名为“nlp-bert-sentiment-analysis”的项目中，可能会看到利用Jupyter Notebook实现BERT情感分析的例子。这种环境便于数据分析和模型开发，开发者通常会导入必要的库（例如transformers和torch），加载预训练的BERT模型，并对数据进行处理如分词、填充序列长度等步骤。通过优化器调整参数并用损失函数评估误差，在验证集上测试性能后可能保存模型以供后续使用。 总之，BERT在情感分析中的应用展示了深度学习技术的强大能力，结合Jupyter Notebook这样的工具可以更直观地理解这一过程，并有效运用先进技术。
     
  • Structure-aware Attention Knowledge Distillation for Compact Networks
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    本文提出了一种基于结构感知注意力的知识蒸馏方法，旨在优化紧凑型网络模型，提升其性能和效率。 知识蒸馏是通过设计的损失函数将教师网络学到的有效知识转移到学生网络中，帮助学生网络在计算成本较低的情况下提升性能。然而，在学生网络与教师网络存在显著结构差异及计算量差距时，传统的知识蒸馏方法难以有效提高学生的模型性能。为解决这一问题，本段落提出了一种轻量级的结构化注意力蒸馏技术。该技术通过通道分组处理模型特征，并细化空间注意力图来帮助学生网络更好地学习到教师网络的特征提取能力。我们的研究在CIFAR100数据集及大规模人脸识别验证集合（LFW、CFP-FP和Age-DB）上进行了测试，结果显示，在这些评估标准下，我们提出的方法相较于其他知识蒸馏方法取得了更高的精度表现。
     
  • 基于NLP与Flask及NLTK的问答系统构建：Question-Answering-System
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    Question-Answering-System是一款采用Python Flask框架、结合自然语言处理（NLP）技术以及NLTK库开发的智能问答应用，旨在提供高效准确的信息检索服务。 创建问答系统需要使用NLP + Flask + NLTK技术，并且要求如下： - Python版本：3.8 操作系统：Windows 使用的工具和技术包括： 1. nltk - 安装命令为 `pip install nltk` 2. flask - 安装命令为 `pip install Flask` 3. gunicorn - 安装命令为 `pip install gunicorn` 4. unidecode - 安装命令为 `pip install Unidecode` 5. wolframalpha - 安装命令为 `pip install wolframalpha` 6. wikipedia - 安装命令为 `pip install wikipedia` 7. gevent - 安装命令为 `pip install gevent` 8. flask_bootstrap - 安装命令为 `pip install Flask_Bootstrap`
     
  • MMSegmentation-Distiller：这是一个基于MMSegmentation的 knowledge distillation 工具箱
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    MMSegmentation-Distiller是一款先进的知识蒸馏工具箱，建立在MMSegmentation框架之上，致力于提升模型性能与效率，适用于各类语义分割任务。 分段细分该项目基于mmsegmentation（v-0.11.0），所有用法与相同，包括培训、测试等。蒸馏器动物园的安装设置如下： 新建conda环境： ``` conda create -n distiller python=3.7 ``` 安装PyTorch 1.3+ 安装mmdetection-distiller ```shell git clone https://github.com/pppppM/mmsegmentation-distiller.git cd mmsegmentation-distiller pip install -r requirements/build.txt pip install -v -e . ``` 训练（单GPU）： ```shell python tools/train.py configs/distiller/cwd/cwd_psp_r101-d8_distill_psp_r18_d8_ ```
     
  • NLP中的知识蒸馏示例: Knowledge-Distillation-NLP
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    Knowledge-Distillation-NLP专注于自然语言处理中知识蒸馏技术的应用，通过将大型模型的知识转移给小型模型，实现高效、精准的语言任务处理。 知识蒸馏（也被称作教师-学生模型）的目标是通过一个小模型（即学生模型）来学习一个大模型（即教师模型）中的知识。这一过程的目的是使小模型尽可能地保持与大模型相同的性能，从而在部署阶段减少参数量、加速推理速度并降低计算资源的需求。 1. 参考文献 (Hinton et al., 2015)，该研究基于CIFAR-10数据集对知识蒸馏进行了复现。这为理解基本的知识蒸馏概念提供了基础。 2. 在另一项工作中，使用BERT-12作为教师模型和BERT-3作为学生模型，同时学习真实标签与软化标签（softened labels），结果表明学生模型的性能可以达到甚至超越教师模型。 主要参考文献包括： 3. 使用模块替换的方法来进行知识蒸馏的研究。该研究提供了一种新的视角来优化这一过程。 相关论文、博客和代码仓库提供了更深入的技术细节和技术实现方法，有兴趣深入了解者可查阅这些资源。
     
  • Software Patterns, Domain Analysis, and Knowledge Maps
    优质
    本书《Software Patterns, Domain Analysis, and Knowledge Maps》深入探讨了软件模式、领域分析以及知识图在现代软件开发中的应用与整合。 这本书阐述了一种新的创造过程，并提供了对软件模式语言及真正领域分析的理解，这些都基于软件稳定性的基本概念。书中还介绍了一个明确的范式来创建模式语言、软件模式以及更佳的软件开发方法论，从而生成高度可重用的组件和高质量且成本效益高的系统。每一章末尾都会提出一个开放的研究问题，并附有复习题、练习及项目作业。
     
  • Knowledge-Based Radar Detection, Tracking, and Classification
    优质
    本研究聚焦于雷达系统中知识驱动的目标检测、跟踪与分类技术。通过融合领域内专业知识和先进算法模型，提升系统的识别精度及处理复杂环境的能力。 关于认知雷达的入门书籍，《基于知识的雷达检测、跟踪、分类问题》非常不错。