Google釋出pQRNN新NLP模型：基於投影的高效模型架構
谷歌釋出了一種NLP模型，稱為pQRNN，它以最小的模型尺寸提高了NLP效能的最新水平。pQRNN的新穎之處在於它如何將簡單的投影操作與準RNN編碼器相結合，以實現快速，並行的處理。該模型可在文字分類任務上實現接近BERT級別的效能，同時使用的模型引數要少幾個數量級。
通常上一代模型PRADO的做法是：首先將輸入到NLP模型的文字處理為適合於神經網路的形式，方法是將文字分割成與預定義的通用字典（所有可能的標記列表）中的值相對應的片段（標記）。然後，神經網路使用可訓練的引數向量（包含嵌入表）唯一地標識每個段。但是，文字的分割方式會對模型的效能，大小和延遲產生重大影響。
基於PRADO改進的pQRNN模型由三個構建塊組成：一個將文字中的令牌轉換為三元向量序列的投影運算子，一個密集的瓶頸層和一個QRNN編碼器堆疊組成。
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