A Practical Guide to Applying Transfer Learning in NLP

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

在自然语言处理（NLP）中，通过利用预训练模型（pre-trained models）对文本进行特征提取（feature extraction），然后再将其作为输入，应用于其他任务上（如分类、命名实体识别等）。这种方法被称作迁移学习（transfer learning）。迁移学习在许多实际任务中都有效果。例如，在自然语言生成（natural language generation）领域，通过迁移学习，可以使得机器能够模仿人类的阅读习惯并生成独特的文本。而在情感分析（sentiment analysis）领域，通过迁移学习，可以帮助机器从普通的正面或负面评论中发现更深层次的模式。近年来，随着神经网络技术的不断进步，越来越多的模型采用迁移学习方法，取得了突破性的成果。本文就是基于最近火热的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型来阐述迁移学习的原理及实践技巧。

2.什么是迁移学习？

机器学习的一个重要分支——深度学习（deep learning）已经成为主流。早期，计算机只能执行很少数量的任务，如识别图像中的物体，语音识别等。随着深度学习的发展，计算机开始具备了很多通用功能，如图像分类、目标检测、文字识别、语言理解等。由于这些通用功能往往由大量的知识和经验驱动，因此，当遇到新的任务时，需要训练一个全新的模型可能就比较困难了。一种解决这个问题的方法就是采用迁移学习。