题目

UER: An Open-Source Toolkit for Pre-training Models
单位：

School of Information and DEKE, MOE, Renmin University of China, Beijing, China

Tencent AI Lab

School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University, Beijing, China

Zhao Z , Chen H , Zhang J , et al. UER: An Open-Source Toolkit for Pre-training Models[C]// 2019.

摘要

目的：想研究一个统一的预训练模型模型，使用分散的内容可以放在一起，简单地使用起来。
方法：提出了Universal Encoder Representations (UER)框架，UER是松散耦合，并用丰富的模块封装。UER创建model zoo,基于不同语料，编码，targets.

目前的情况

一些比较流行的预测训练：

一般的研究重心都是放在一或几个预测训练模型的设计上，很少去关心对于多样的下游任务，现在很少统一的框架去使用。基于这原因，在不同的应用场景中，往往应该采用不同的预训练模型，想去提出一个好框架。

提出框架

框架由4部分组成： subencoder, encoder, target, downstream task fine-tuning.

bubencoder

这个层从==子单词特征(subword features)==中学习单词向量。

对于英语，我们使用字符作为子字特征;

对于中文，我们使用根字母和拼音作为子词的特征;

在UER中，将RNN和CNN实现为作为子编码器，并在隐藏状态上使用平均池或最大池来获得固定长度的字向量。

Encoder

这一层从词向量中学习特征。

UER实现的编码器为： LSTM, GRU, CNN, GatedCNN, and AttentionNN，另外也可以定义自己的编码器。

Target (objective)

这个是目标层，即预训练的目标是什么.

UER由一系列目标组成, 用户可以选择其中的一个，或者使用多个目标并给它们不同的权重。

包括的目标:

基于词： Language model (LM), Masked LM (MLM, also known as clozetest), Autoencoder (AE);

基于句：Next sentence prediction (NSP)

基于监督：Neural machine translation (NMT)；Classifification (CLS)

可以组合成多目标来完成任务。

####Fine-tuning

UER支持3步训练：

1）对一般域语料库的预训练；

2 ) 对下游数据集进行预训练（半监督微调）；

3）对下游数据集进行微调。

预测训练模型使用

实现只用3行代码哦，哈哈。。。

实验

四类实验：sentence classifification, sentence pair classifification, sequence labeling, document-based QA

基线：BERT-base uncased English model , BERT-base Chinese model

对于不同目标

对于不同编码

相关工作

解决研究papers与代码的gap ：

总结

这是一个工具性，把之前的常用的方法作了一个总结，准备把这个工具用起来试试。

参考

论文标题：UER: An Open-Source Toolkit for Pre-training Models；
论文地址: https://arxiv.org/abs/1909.05658

代码：https://github.com/dbiir/UER-py

happyprince
https://blog.csdn.net/ld326/article/details/116307531