что такое state of the art
state of the art
1 state-of-the-art
2 state of the art
3 state-of-the-art
4 state-of-the-art
5 state-of-the-art
6 state-of-the-art
7 state of the art
state of the art
Everything made available to the public by means of a written or oral description, by use or in any other way before the date of the patent application, or an application filed in a foreign country the priority of which is validly claimed. (Source: ECHO1)
[http://www.eionet.europa.eu/gemet/alphabetic?langcode=en]
Тематики
уровень развития техники
Достигнутый к данному моменту времени уровень технических возможностей применительно к продукции, процессам и услугам являющийся результатом обобщенных достижений науки, техники и практического опыта.
[ГОСТ 1.1-2002]
Тематики
Синонимы
8 state-of-the-art
His car/stereo equipment/computer has all the latest state-of-the art refinements. — Его машина/стереоустановка/компьютер является последним словом техники.
9 state-of-the-art
10 state-of-the-art
11 state-of-the-art
State-of-the-art computer graphics show how your kitchen could be transformed.
12 state-of-the-art
13 state-of-the-art
state-of-the-art commercial computers — компьютеры, производимые в промышленном масштабе
14 state-of-the-art
15 state of the art
state of art — уровень развития науки на; данном этапе
16 state of the art
17 state of the art
18 state of the art
19 state of the art
20 state-of the-art
См. также в других словарях:
State of the art — The state of the art is the highest level of development, as of a device, technique, or scientific field, achieved at a particular time. It also applies to the level of development (as of a device, procedure, process, technique, or science)… … Wikipedia
state of the art — Under sections 1 and 2 of the Patents Act 1977, an invention must be new to be patentable. It will not be considered new if the information was disclosed to the public anywhere in the world before the priority date. The few exceptions to this… … Law dictionary
State of the Art — (traducción aproximada: «a la última») es una histórica demo de Amiga realizada por el grupo Spaceballs. Fue la ganadora en la competición de demos “The Party” en 1992. Para la realización de esta demo los componentes del grupo utilizaron la… … Wikipedia Español
state of the art — state of the art, adj. the latest and most sophisticated or advanced stage of a technology, art, or science. [1960 65] * * * … Universalium
State of the Art — Mit dem Ausdruck State of the Art bezeichnet man im englischen Sprachraum den höchsten verfügbaren Entwicklungszustand einer bestimmten Technologie. Umgangssprachlich wird damit meist das höchstentwickelte verfügbare technische Gerät (z. B.… … Deutsch Wikipedia
state-of-the-art —
state-of-the-art —
state of the art — 1. adjective At the highest level of development at a particular time; cutting edge. state of the art technology Syn: SOTA 2. noun The condition of scientific or technical knowledge, particularly the the peak or highest level thereof, at a… … Wiktionary
state of the art — Date: 1910 the level of development (as of a device, procedure, process, technique, or science) reached at any particular time usually as a result of modern methods • state of the art adjective … New Collegiate Dictionary
state-of-the-art — adjective see state of the art … New Collegiate Dictionary
state of art
1 state of art
2 state of art
3 state-of-art
4 state of art
state of the art — современное состояние, положение дел
5 state of art
6 state of art
7 state of art
8 state-of-art
9 state-of-art
10 state-of-the-art
11 state-of-the-art
12 state of the art
13 state-of-the-art
14 state-of-the-art
15 state-of-the-art
16 state of the art
state of the art
Everything made available to the public by means of a written or oral description, by use or in any other way before the date of the patent application, or an application filed in a foreign country the priority of which is validly claimed. (Source: ECHO1)
[http://www.eionet.europa.eu/gemet/alphabetic?langcode=en]
Тематики
уровень развития техники
Достигнутый к данному моменту времени уровень технических возможностей применительно к продукции, процессам и услугам являющийся результатом обобщенных достижений науки, техники и практического опыта.
[ГОСТ 1.1-2002]
Тематики
Синонимы
17 state of the art
state of art — уровень развития науки на; данном этапе
18 state of the art
19 state-of-the-art
20 state-of-the-art
См. также в других словарях:
state of art — See state of the art … Black’s law dictionary
The State of Art is on Fire — Infobox Album | Name = The State of Art is on Fire Type = EP Artist = Rocket from the Crypt Released = 10 : April 1995 CD: November 1996 Recorded = 1995 Genre = Punk rock, rock and roll Length = 10 : 17:05 CD: 21:17 Label = Sympathy for the… … Wikipedia
Arizona State University Art Museum — Informations géographiques Pays États Unis Ville Tempe Adresse … Wikipédia en Français
Bukhara State Architectural Art Museum-Preserve — The Bukhara State Architectural Art Museum Preserve is a museum in Bukhara, Uzbekistan.External links* [http://bukhara museum.narod.ru/ Bukhara State Architectural Art Museum Preserve official site] … Wikipedia
State University of New York at Oswego — (SUNY Oswego) Motto To Learn, To Search, To Serve Established 1861 Type Public Endowment … Wikipedia
Art Van Damme — (April 9, 1920[1] – February 15, 2010[2]) was a jazz accordionist. Contents … Wikipedia
Art Van Damme — (* 9. April 1920 in Norway, Michigan; † 15. Februar 2010 in Roseville, Kalifornien[1] ) war ein US amerikanischer Jazz Akkordeonist … Deutsch Wikipedia
Art Gallery of Western Australia — The Art Gallery of Western Australia is a public gallery that is part of the Perth Cultural Centre in Perth, Western Australia. It is located in Northbridge, Western Australia across from Western Australian Museum and State Library of Western… … Wikipedia
Art Institute of Buffalo — Infobox School name = Art Institute of Buffalo motto = established = 1931; closed 1956 type = Private art school headmaster = city = Buffalo state = New York country = United States campus = students = faculty = mascot = colors = homepage = The… … Wikipedia
Art Nouveau — Staircase of the Maison Atelier of Victor Horta. This building is one of four Horta designed town houses in Brussels that are together recognised by UNESCO as representing the highest expression of the influential Art Nouveau style in art and… … Wikipedia
Art McFarland — Arthur McFarland (born 1948) is an educational reporter for WABC TV in New York City. Originally a sports reporter, for the past few years, McFarland has distributed that his journalistic skills are not limited to just one aspect of American Life … Wikipedia
EXAM — State-of-the-art метод классификации текста
Классификация текста — одна из наиболее распространенных задач в NLP и обучении с учителем, когда датасет содержит текстовые документы, а метки используются для тренировки текстового классификатора.
С точки зрения NLP, задача классификация текста решается путем обучения представления на уровне слов с использованием встраивания слов и последующего обучения представления на уровне текста, используемого в качестве функции для классификации.
Тип методов, основанных на кодировании, игнорирует мелкие детали и ключи для классификации (поскольку общее представление на уровне текста изучается путем сжатия представлений на уровне слов).
Методы для классификации текста с сопоставлением на уровне текста, основанные на кодировании
EXAM — новый метод классификации текста
Исследователи из Университета Шаньдун и Национального университета Сингапура предложили новую модель классификации текста, которая включает сигналы сопоставления на уровне слов в задачу классификации текста. В их методе используется механизм взаимодействия для введения в процесс классификации детальных подсказок на уровне слов.
Чтобы решить проблему включения более точных сигналов сопоставления на уровне слов, исследователи предложили явно вычислить оценки соответствия между словами и классами.
Основная идея состоит в том, чтобы вычислить матрицу взаимодействия из представления на уровне слов, которая будет нести соответствующие ключи на уровне слов. Каждая запись в этой матрице — оценка соответствия между словом и конкретным классом.
Предлагаемая структура для классификации текста, названная EXAM — EXplicit interAction Model (GitHub), содержит три основных компонента:
Архитектура EXAM
В прошлом, кодировщики на уровне слов широко исследовались в сообществе NLP, появились очень мощные кодировщики. Авторы используют соверменный метод в качестве кодировщика на уровне слов, и в своей работе они подробно описывают два других компонента своей архитектуры: уровень взаимодействия и агрегации.
Слой взаимодействия, основной вклад и новизна в предлагаемом методе основаны на хорошо известном механизме взаимодействия. Исследователи используют обучаемую матрицу представлений для кодирования каждого из классов, чтобы позже иметь возможность вычислять оценки взаимодействия между классами. Окончательные оценки проставляются с использованием точечного произведения в качестве функции взаимодействия между целевым словом и каждым классом. Более сложные функции не рассматривались из-за увеличения сложности вычислений.
Визуализация работы слоя
Наконец, в качестве слоя агрегации они используют простой полносвязный двухслойный MLP. Они также упоминают, что здесь можно использовать более сложный уровень агрегации, включающий CNN или LSTM. MLP используется для вычисления окончательных классификационных логитов с использованием матрицы взаимодействия и кодировок на уровне слов. Кросс-энтропия используется как функция потерь для оптимизации.
Оценки
Чтобы оценить предложенную фреймворк для классификации текста, исследователи провели обширные эксперименты как в мультиклассовых, так и в мультитеговых условиях. Они показывают, что их метод значительно превосходит современные соответствующие современные методы.
Статистика используемых датасетов для оценки
Для оценки они устанавливают три различных базовых типа моделей:
Выводы
Эта работа является важным вкладом в области обработки естественного языка (NLP). Это первая работа, которая вводит более точные подсказки соответствия на уровне слов в классификацию текста в модели глубоких нейронных сетей. Предложенная модель обеспечивает state-of-the-art показатели для нескольких наборов данных.
BERT — state-of-the-art языковая модель для 104 языков. Туториал по запуску BERT локально и на Google Colab
BERT — это нейронная сеть от Google, показавшая с большим отрывом state-of-the-art результаты на целом ряде задач. С помощью BERT можно создавать программы с ИИ для обработки естественного языка: отвечать на вопросы, заданные в произвольной форме, создавать чат-ботов, автоматические переводчики, анализировать текст и так далее.
Google выложила предобученные модели BERT, но как это обычно и бывает в Machine Learning, они страдают от недостатка документации. Поэтому в этом туториале мы научимся запускать нейронную сеть BERT на локальном компьютере, а также на бесплатном серверном GPU на Google Colab.
Зачем это вообще нужно
Чтобы подавать на вход нейронной сети текст, нужно его как-то представить в виде чисел. Проще всего это делать побуквенно, подавая на каждый вход нейросети по одной букве. Тогда каждая буква будет кодироваться числом от 0 до 32 (плюс какой-то запас на знаки препинания). Это так называемый character-level.
Но гораздо лучше результаты получаются, если мы предложения будем представлять не по одной букве, а подавая на каждый вход нейросети сразу по целому слову (или хотя бы слогами). Это уже будет word-level. Самый простой вариант — составить словарь со всеми существующими словами, и скармливать сети номер слова в этом словаре. Например, если слово «собака» стоит в этом словаре на 1678 месте, то на вход нейросети для этого слова подаем число 1678.
Вот только в естественном языке при слове «собака» у человека всплывает сразу множество ассоциаций: «пушистая», «злая», «друг человека». Нельзя ли как-то закодировать эту особенность нашего мышления в представлении для нейросети? Оказывается, можно. Для этого достаточно так пересортировать номера слов, чтобы близкие по смыслу слова стояли рядом. Пусть будет, например, для «собака» число 1678, а для слова «пушистая» число 1680. А для слова «чайник» число 9000. Как видите, цифры 1678 и 1680 находятся намного ближе друг к другу, чем цифра 9000.
На практике, каждому слову назначают не одно число, а несколько — вектор, скажем, из 32 чисел. И расстояния измеряют как расстояния между точками, на которые указывают эти вектора в пространстве соответствущей размерности (для вектора длиной в 32 числа, это пространство с 32 размерностями, или с 32 осями). Это позволяет сопоставлять одному слову сразу несколько близких по смыслу слов (смотря по какой оси считать). Более того, с векторами можно производить арифметические операции. Классический пример: если из вектора, обозначающего слово «король», вычесть вектор «мужчина» и прибавить вектор для слова «женщина», то получится некий вектор-результат. И он чудесным образом будет соответствовать слову «королева». И действительно, «король — мужчина + женщина = королева». Магия! И это не абстрактный пример, а реально так происходит. Учитывая, что нейронные сети хорошо приспособлены для математических преобразований над своими входами, видимо это и обеспечивает такую высокую эффективность этого метода.
Такой подход получил название Embeddings. Все пакеты машинного обучения (TensorFlow, PyTorch) позволяют первым слоем нейросети поставить специальный слой Embedding Layer, который делает это автоматически. То есть на вход нейросети подаем обычный номер слова в словаре, а Embedding Layer, самообучаясь, переводит каждое слово в вектор указанной длины, скажем, в 32 числа.
Но быстро поняли, что намного выгоднее заранее обучить подобное векторное представление слов на каком-нибудь огромном корпусе текстов, например на всей Wikipedia, а в конкретных нейронных сетях использовать уже готовые векторы слов, а не обучать их каждый раз заново.
Существует несколько способов представлять слова векторами, они постепенно эволюционирвали: word2vec, GloVe, Elmo.
Летом 2018 года в OpenAI заметили, что если предобучить нейронную сеть на архитектуре Transformer на больших объемах текста, то она неожиданно и с большим отрывом показывает отличные результаты на множестве самых разных задач по обработке естественного языка. По сути, такая нейронная сеть на своем выходе создает векторные представления для слов, и даже целых фраз. А навесив сверху над такой языковой моделью небольшой блок из пары дополнительных слоев нейронов, можно дообучить эту нейронную сеть на любые задачи.
BERT от Google — это усовершенствованная сеть GPT от OpenAI (двунаправленная вместо однонаправленной и т.д.), тоже на архитектуре Transformer. На данный момент BERT является state-of-the-art практически на всех популярных бенчмарках NLP.
Как они это сделали
Идея в основе BERT лежит очень простая: давайте на вход нейросети будем подавать фразы, в которых 15% слов заменим на [MASK], и обучим нейронную сеть предсказывать эти закрытые маской слова.
Например, если подаем на вход нейросети фразу «Я пришел в [MASK] и купил [MASK]», она должна на выходе показать слова «магазин» и «молоко». Это упрощенный пример с официальной страницы BERT, на более длинных предложениях разброс возможных вариантов становится меньше, а ответ нейросети однозначнее.
А для того, чтобы нейросеть научилась понимать соотношения между разными предложениями, дополнительно обучим ее предсказывать, является ли вторая фраза логичным продолжением первой. Или это какая-то случайная фраза, не имеющая никакого отношения к первой.
Так, для двух предложений: «Я пошел в магазин.» и «И купил там молоко.», нейросеть должна ответить, что это логично. А если вторая фраза будет «Карась небо Плутон», то должна ответить, что это предложение никак не связано с первым. Ниже мы поиграемся с обоими этими режимами работы BERT.
Обучив таким образом нейронную сеть на корпусе текстов из Wikipedia и сборнике книг BookCorpus в течении 4 дней на 16 TPU, получили BERT.
Установка и настройка
Примечание: в этом разделе мы запустим и поиграемся с BERT на локальном компьютере. Для запуска этой нейронной сети на локальном GPU, вам понадобится NVidia GTX 970 с 4 Гб видеопамяти или выше. Если вы хотите просто запустить BERT в браузере (для этого даже не нужно наличие GPU на компьютере), то перейдите к разделу Google Colab.
Первым делом установите TensorFlow, если его у вас еще нет, следуя инструкциям с https://www.tensorflow.org/install. Для поддержки GPU надо сначала установить CUDA Toolkit 9.0, потом cuDNN SDK 7.2, а уже потом сам TensorFlow с поддержкой GPU:
В принципе, этого достаточно для запуска BERT. Но инструкции как таковой нет, ее можно самостоятельно составить, разобравшись с исходниками в файле run_classifier.py (обычная ситуация в Machine Learning, когда вместо документации приходится лезть в исходники). Но мы поступим проще и воспользуемся оболочкой Keras BERT (она также может вам пригодится для fine-tuning сети позднее, т.к. дает удобный Keras интерфейс).
Для этого дополнительно установим сам Keras:
И после Keras BERT:
Нам также потребуется файл tokenization.py из оригинального github BERT. Либо нажмите кнопку Raw и сохраните его в папку с будущим скриптом, либо скачайте весь репозиторий и возьмите файл оттуда, либо возьмите копию из репозитория с этим кодом https://github.com/blade1780/bert.
Теперь пришло время скачать предобученную нейронную сеть. Существует несколько вариантов BERT, все они перечислены на официальной странице github.com/google-research/bert. Мы возьмем универсальную мультиязычную «BERT-Base, Multilingual Cased», для 104 языков. Скачайте файл multi_cased_L-12_H-768_A-12.zip (632 Мб) и распакуйте в папку с будущим скриптом.
Все готово, создайте файл BERT.py, дальше будет немного кода.
Импорт необходимых библиотек и задание путей
Так как нам придется переводить обычные строки текста в специальный формат токенов, то создадим специальный объект для этого. Обратите внимание на do_lower_case=False, так как мы используем Cased модель BERT, которая чувствительна к регистру.
BERT может работать в двух режимах: угадывать пропущенные в фразе слова, либо угадывать является ли вторая фраза логично идущей после первой. Мы сделаем оба варианта.
Для первого режима на вход нейросети нужно подать фразу в формате:
Нейросеть должна вернуть полное предложение с заполненными словами на месте масок: «Я пришел в магазин и купил молоко.»
Для второго режима на вход нейросети нужно подать обе фразы, разделенные сепаратором:
Нейросеть должна ответить, является ли вторая фраза логичным продолжением первой. Или это случайная фраза, не имеющая никакого отношения к первой.
Для работы BERT нужно подготовить три вектора, каждый длиной 512 чисел: token_input, seg_input и mask_input.
В token_input будет храниться наш исходный текст, переведенный в токены с помощью tokenizer. Фраза в виде индексов в словаре будет находится в начале этого вектора, а остальная часть будет заполнена нулями.
В mask_input мы должны для всех позиций где стоит маска [MASK], поставить 1, а остальное заполнить нулями.
В seg_input мы должны первую фразу (включая начальный CLS и сеператор SEP) обозначить как 0, вторую фразу (включая конечный SEP) обозначить как 1, а остальное до конца вектора заполнить нулями.
BERT не использует словарь из целых слов, скорее из наиболее распространенных слогов. Хотя и целые слова в нем тоже есть. Вы можете открыть файл vocab.txt в скачанной нейросети и посмотреть, какие слова нейросеть использует на своем входе. Там есть как целые слова, например «Франция». Но большинство русских слов нужно разбивать на подобие слогов. Так, слово «пришел» должно быть разбито на «при» и «##шел». Для помощи в преобразовании обычных строк текста в формат, требуемый для BERT, воспользуемся модулем tokenization.py.
Режим 1: предсказание слов, закрытых токеном [MASK] в фразе
Входная фраза, которая подается на вход нейросети
Преобразуем ее в токены. Проблема в том, что tokenizer не умеет обрабатывать служебные отметки вроде [CLS] и [MASK], хотя в словаре vocab.txt они есть. Поэтому придется вручную разбивать нашу строку с маркерами [MASK] и выделять из нее куски обычного текста, чтобы преобразовать его в BERT токены с помощью tokenizer. А также добавлять [CLS] в начало и [SEP] в конец фразы.
В tokens теперь токены, которые гарантированно по словарю преобразуются в индексы. Сделаем это:
Теперь в token_input идет ряд чисел (номера слов в словаре vocab.txt), которые нужно подать на вход нейросети. Осталось только удлинить этот вектор до длины 512 элементов. Python конструкция [0]*length создает массив длиной length, заполненный нулями. Просто добавляем его к нашим токенам, что в питоне объединяет два массива в один.
Теперь создаем маску маску длиной 512, поставив везде 1, где в токенах встречается число 103 (что соответствует в словаре vocab.txt маркеру [MASK]), а остальное заполнив 0:
Для первого режима работы BERT seg_input должен быть весь заполнен нулями:
Последний шаг, необходимо python массивы преобразовать в numpy массивы c shape (1,512), для чего помещаем их в подмассив []:
Ок, готово. Теперь запускаем предсказание нейросети!
Теперь отформатируем результат из токенов обратно в строку, разделенную пробелами
И выводим результат:
В нашем примере, для фразы «Я пришел в [MASK] и купил [MASK].» нейросеть выдала результат «дом» и «его»: «Я пришел в дом и купил его». Ну, не так уж и плохо, для первого раза. Купить дом определенно лучше, чем молоко ).
Земля это третья [MASK] от Солнца
Result: звезда
бутерброд лучше всего [MASK] с маслом
Result: встречается
после [MASK] обеда полагается поспать
Result: этого
отойди от [MASK]
Result: ##ой — это что, какое-то ругательство? )
[MASK] от двери
Result: вид
При [MASK] молотка и гвоздей можно сделать шкаф
Result: помощи
А если завтра не будет? Сегодня, например, его не [MASK]!
Result: будет
Как может надоесть игнорировать [MASK]?
Result: её
Есть бытовая логика, есть женская логика, а о мужской [MASK] ничего не известно
Result: философии
У женщин к тридцати годам формируется образ принца, под который подходит любой [MASK].
Result: человек
Большинством голосов Белоснежка и семь гномов проголосовали за [MASK], при одном голосе против.
Result: село — первая буква правильная
Оцените степень своего занудства по 10 бальной шкале: [MASK] баллов
Result: 10
Вашу [MASK], [MASK] и [MASK]!
Result: любовь я я — нет, BERT, я имел ввиду совсем не это
Можно вводить и английские фразы (и любые на 104 языках, список которых есть тут)
[MASK] must go on!
Result: I
Режим 2: проверка логичности двух фраз
Задаем две последовательные фразы, которые будут поданы на вход нейросети
Сформируем токены в формате [CLS] фраза_1 [SEP] фраза_2 [SEP], преобразуя обычный текст в токены с помощью tokenizer:
Преобразуем строковые токены в числовые индексы (номера слов в словаре vocab.txt) и удлиняем вектор до 512:
Маска слов в данном случае полностью заполнена нулями
А вот маску предложений нужно под второй фразой (включая конечный SEP) заполнить единицами, а все остальное нулями:
Пропускаем фразы через нейросеть (в этот раз результат в [1], а не в [0], как было выше)
И выводим вероятность того, что вторая фраза является нормальной, а не случайным набором слов
Sentence is okey: 99 %
А если вторая фраза будет «Карась небо Плутон», то ответ будет:
Sentence is okey: 4 %
Google Colab
Google предоставляет бесплатный серверный GPU Tesla K80 c 12 Gb видеопамяти (сейчас доступны и TPU, но их настройка немного сложнее). Весь код для Colab должен быть оформлен как jupyter notebook. Чтобы запустить BERT в браузере, просто откройте ссылку
В меню Runtime выберите Run All, чтобы в первый раз запустились все ячейки, скачалась модель и подключились нужные библиотеки. Согласитесь сбросить все Runtime, если потребуется.
Если кнопка подключения не активна, нажмите ее, чтобы стало Connected.
Теперь меняйте входные строки sentence, sentence_1 и sentence_2, и нажимайте слева значок Play для запуска только текущей ячейки. Запускать весь notebook уже не нужно.
Запустить BERT в Google Colab можно даже со смартфона, но если не открывается, может потребоваться включить галку Полная версия в настройках браузера.
Что дальше?
Чтобы дообучить BERT под конкретную задачу, необходимо поверх него добавить один-два слоя простой Feed Forward сети, и дообучать только ее, не трогая основную сеть BERT. Это можно сделать либо на голом TensorFlow, либо через оболочку Keras BERT. Такое дообучение под конкретный домен происходит очень быстро и полностью аналогично Fine Tuning в сверточных сетях. Так, под задачу SQuAD можно дообучить нейросеть на одном TPU всего за 30 минут (по сравнению с 4 днями на 16 TPU для обучения самого BERT).
Для этого вам придется изучить как в BERT представлены последние слои, а также иметь подходящий датасет. На официальной странице BERT https://github.com/google-research/bert есть несколько примеров под разные задачи, а также инструкция как запустить дообучение на облачных TPU. А все остальное придется смотреть в исходниках в файлах run_classifier.py и extract_features.py.
Представленный здесь код и jupyter notebook для Google Colab размещены в репозитории.
Чудес ждать не стоит. Не ждите, что BERT заговорит как человек. Статус state-of-the-art вовсе не значит, что прогресс в NLP достиг приемлемого уровня. Это всего лишь означает, что BERT лучше предыдущих моделей, которые были еще хуже. До сильного разговорного ИИ еще очень далеко. Кроме того, BERT — это в первую очередь языковая модель, а не готовый чат-бот, поэтому хорошие результаты она показывает только после дообучения под конкретную задачу.