自然语言处理的"ImageNet时刻"

迁移学习被称为"NLP的ImageNet时刻"。最新研究表明，模型可以通过从海量数据中提取详细的上下文化语言学知识进行初始化。

上下文语言建模挑战

传统NLP难以突破"词袋"模型局限。Word2Vec等工具实现了词义预训练，但如何学习上下文中的词义乃至整句语义仍是挑战。

语言模型预训练技术

• ULMFiT和ELMo：基于上文预测下一个词
• BERT：根据上下文预测目标词

生产级语言建模方案

采用经研究验证的方法，提供快速、生产就绪的实现方案：

• 性能目标：每秒处理10,000词
• 生产模型需低计算成本（无需强大GPU）

近似输出语言建模

通过CNN预测词语在上下文中的向量表示：

• 不预测具体词语，而是预测大致语义
• 采用Word2Vec/GloVe/FastText学习的语义表示

spaCy预训练实践

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pip install spacy-nightly
spacy download en_vectors_web_lg
spacy pretrain ./reddit-100k.jsonl en_vectors_web_lg ./output_dir

模型训练与评估

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spacy train en ./model_out ./data/train ./data/dev \
    --pipeline tagger,parser \
    --init-tok2vec ./output_dir/model-best.t2v

评估结果显示：

• 基础模型LAS得分：79.1
• 加入GloVe提升至81.0
• 结合语言模型达82.4

高效迭代流程

1. 使用原始文本预训练通用语言知识模型
2. 标注少量应用特定数据
3. 训练模型并投入应用测试
4. 持续迭代优化代码和数据

Prodigy标注工具

• 可编写脚本的标注工具
• 完全数据隐私：本地运行
• 支持主动学习优化样本选择
• 为高效迭代专门优化

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prodigy ner.teach product_ner en_core_web_sm /data.jsonl --label PRODUCT
prodigy db-out product_ner > annotations.jsonl

技术迭代建议

• 快速验证更多创意方案
• 多数方案可能失败，但少数会显著成功
• 在规模化前确认方案有效性
• 构建完全定制化解决方案避免技术锁定