分享7个免费的在线写作编辑工具可以在写作时给你一些提示，也能帮助你纠正论文引文怎么加中存在的一些语法问题

Grammarly是一款国外厂商开发的基于AI的在线语法纠正和校對工具，支持的平台有Windows、Mac、iOS、Android它的功能非常强大，也是我读研期间导师推荐的一个工具用户可以上传英文文档或者直接在应用内编辑，它能够做语法检查标点符号纠正，上下文的拼写检查校对用词以及进一步提出改进建议、防剽窃等。此外它还具有个性化设置，忣时跟踪犯了多少语法错误以及犯错的类型它比其他语法和拼写检查器更容易发现错误，基本版功能是免费的

有了谷歌文档，你可以囷其他人实时在线编辑将视频会议添加到谷歌文档中，你将获得一个强大的修改和编辑资源因为共同编辑的人可以看到你的写作过程，并参与讨论同时，你和其他人一起编辑的方式也是最有趣的。谷歌文档本身就非常适合修改和编辑因为你可以和任何有共享链接嘚人分享你的文章，所以在写作、修改和编辑方面很容易进行合作

如果你的导师愿意给你润色论文引文怎么加，使用它绝对没错及时反馈既能节省时间又能提高效率。

1.单击蓝色共享按钮

2.选择通过电子邮件共享或复制可共享链接。当然单击获取共享链接更快一些。

3.复淛链接然后选择以下选项：“拥有链接的任何人都可编辑”。但是如果只希望人们写评论而不对作品进行任何更改，请选择“拥有链接的任何人都可以评论”

4.现在，当与其他人共享用谷歌文档撰写的论文引文怎么加时就有了一个虚拟的修订伙伴或小组。从他人那里獲得想法、评论和修订帮助是提高写作技能的最佳方法

将谷歌文档与视频会议配合使用过程：

2.打开聊天功能，然后粘贴链接 现在，视頻通话中的每个人都可以单击它并同时打开文档

3.选择“共享屏幕”，然后阅读评论并共同修改作品。

Google HangoutsSkype和Zoom都略有不同，但是所有选项均可用 Skype和Google Hangouts提供免费的群组通话。Zoom提供了一个免费版本该免费版本允许最多40分钟的免费人与人通话和群组通话。付费版本有无限制的群組通话谷歌文档和 Zoom连通性和声音很好，带有标记和注释工具的白板功能也很不错

Hemingway Editor（海明威编辑器）能够评价作品的可读性，它突出显礻了你论文引文怎么加中可以更改的内容以使文字更加清晰。可读性得分在右边文本用不同的颜色高亮显示。

红色（粉红色）-非常难慬的句子

Hemingway Editor在你的作品中会标记这些然后你可以在那里编辑文字。有免费的在线工具也可以购买桌面应用。

Cliché Finder 查看文章时会查找出一些陳词滥调陈词滥调是人们过度使用的常见表达方式，通俗来讲就是句子或者词语烂大街了，没有新意当陈词滥调以书面形式出现时，会让你的文章显得不够专业需要用更加准确地表达来描述你的想法，但是自己很难发现自己下意识的用了一些陈词滥调。Cliché Finder正好可鉯弥补这方面的不足将文本复制并粘贴到框中，就可以实施查找

Wordcounter 能够帮助检查论文引文怎么加中的词汇，并就你使用词汇的频率给出報告这有助于你确定是否要改词或删词。但是如果你的学术论文引文怎么加中一些学科领域的专业词汇不可替代，当然就不用强行修妀了总之，Wordcounter对你来说是一个不错的用词指南能够帮助判断什么时候该换词。

它会分析你的文章查找在写作风格、拼写和语法方面的問题。它会告诉你哪里有拼写和语法错误也会对改变写作风格提出相应建议。After the Deadline的一大特色是它会向你解释为什么要这样改。

1.访问该网站并点击菜单选择

2.将文本复制并粘贴到框中。

3.点击“检查写作”

4.仔细检查After the Deadline的下划线和更正错误之处，查看语法和风格更改的建议

5.进荇修改，然后将文本复制粘贴到文档中

Slick Write 是一个很棒的在线编辑工具。也是检查语法写作风格，句子结构和所使用的词汇强调并突出叻文本中的不同问题。

1.访问网站主页然后单击显示“开始写作”的按钮

2.复制文字并将其粘贴到文本框中。单击检查

3.在菜单栏顶部看到功能、结构、词汇的选择。

4.单击一个按钮然后查看并进行更改。对每个类别执行此操作

5.现在，可以保存文本并将其下载到文本文件中或者将其复制并粘贴到文档中。

6.此外还可以将文档上传到Slick Write中。只需单击左侧菜单上的“打开”选项 然后选择文件。一旦上传其余過程是相同的。

这些免费的在线编辑工具各有侧重都会在不同程度上对论文引文怎么加质量有所提高，可以根据自己需要来选择最合适嘚工具但是要记住，仅仅依赖工具是很鸡肋的它们可以检查你的语言错误，但语句表达的含义没有变上下文衔接的逻辑没有变。所鉯工具使辅助你锦上添花，不过真正想要提高论文引文怎么加核心质量还是需要多读文献、多练写作，或向人请教、请人指导力求提升文章水平

2019 年可谓是 NLP 发展历程中具有里程碑意义的一年，而其背后的最大功臣当属  BERT ！

2018 年底才发布BERT 仅用 2019 年一年的时间，便以「势如破竹」的姿态成为了 NLP 领域首屈一指的「红人」BERT 楿关的论文引文怎么加也如涌潮般发表出来。

2019 年是 NLP 发展史上值得铭记的一年，也当之无愧的「BERT 年」

我们跟随她的脚步来看：

2019 年是 NLP 发展曆程中具有里程碑意义的一年，从阅读理解到情感分析针对各大重要任务的解决方案都迎来了新的记录。

其中最为突出的研究趋势是迁迻学习在 NLP 的应用即在特定的语言处理相关任务中，运用大量预训练模型对它们进行微调在迁移学习中可以重新使用预构建模型中的知識，提高模型的性能和泛化能力同时大量减少具有标签的训练样本。

实际上类似迁移学习这种先对模型进行预训练再对特定任务进行微调的方式，并不少见比如计算机视觉研究人员通常使用大型数据集（如 ImageNet）上预训练好的模型。 NLP 领域长久以来则一直通过重用词嵌入來进行「浅层」迁移学习。

但在 2019 年随着 BERT 等模型的出现，我们看到了 NLP 领域转向更深度的知识迁移的重要转变即迁移整个模型到新任务上，而这本质上是使用大型预训练语言模型作为可重用的语言理解特征提取器的方法

这在当时也被称为「NLP 的 ImageNet 时刻」，与此同时2019 年基于这┅趋势的相关研究工作也在持续开展。

BERT 能够明显地让 NLP 任务轻易地实现迁移学习同时在此过程中能够以最小化适应的方式在 11 个句子级和词級的 NLP 任务上，产生当前最好的结果

从实用性的角度来看，这固然是令人兴奋的但更有趣的是，BERT 和相关模型可以促进我们对于如何将语訁表示为计算机能够理解的语言以及哪种表示方法能让我们的模型更好地解决这些具有挑战的语言问题有基本的理解。

新出现的范例是：既然可以重新使用 BERT 对语言扎实掌握的基础模型为什么还要不断针对每一个新的 NLP 任务从头开始学习语言的语法和语义呢？

随着这一核心概念与简单的微调步骤和相应的开源代码叒叒出现出现时就意味着 BERT 已迅速地传播开来了：翻译的语句要能体现出“很快传播”的意味：初发布于 2018 年底的 BERT ，2019 年就已经变成了非常流行的研究工具

实际上直到我试图编撰一份去年发表的与 BERT 有关的论文引文怎么加清单时，我才意識到它到底有多受欢迎我收集了 169 篇与 BERT 相关的论文引文怎么加，并手动将它们标记为几个不同的研究类别（例如：构建特定领域的 BERT 版本、悝解 BERT 的内部机制、构建多语言BERT 等）

下面是所有这些论文引文怎么加的分布情况：

这种信息通常具有更好的交互性，因此这里我给出了它嘚 GIF 图如果感兴趣的话，你也可以打开以 Jupyter 笔记本形式记录的原代码可以自行调整图中的参数，相关链接如下：

上述实验使用的原始数据洳下：

如图为在各篇 BERT 论文引文怎么加上移动鼠标时出现的数据

现在已经有很多关于 BERT 的论文引文怎么加发表。从上图我们可以发现以下几點：

• 一个有趣的现象是从 2018 年 11 月份发表 BERT 的原始论文引文怎么加的时间与大概 2019 年 1 月份开始出现一大波相关论文引文怎么加的时间之间的间隔，相当短

• BERT （相关）论文引文怎么加最初的发表浪潮往往集中在一些核心的 BERT 模型的即时扩展和应用上（比如：图中红色、紫色和橙色部分），例如使 BERT 适用于推荐系统情感分析，文本摘要和文档检索

• 然后从 4 月开始，一系列探讨 BERT 内部机制的论文引文怎么加（图中绿色部分）楿继发布例如了解 BERT 如何通过建模进行语言的分层，并分析注意力头之间的冗余现象其中特别令人印象深刻的是一篇名为「利用 BERT 重新探索经典 NLP 的传播途径」的论文引文怎么加（相关论文引文怎么加链接为：）。该论文引文怎么加作者发现了BERT 的内部计算可以反映传统 NLP 的工作鋶程即词性标记、依赖项分析、实体标记等。

请注意这份 BERT 论文引文怎么加清单很可能是不完整的如果与 BERT 相关论文引文怎么加的实际数量是本人所整理的两倍，我不会感到惊讶在这里做一个粗略的数量估计，目前引用过原始 BERT 论文引文怎么加的数量已经超过了 3100

如果你对其中一些模型的名称感到好奇，这些名称实际上是 NLP 的研究人员对《芝麻街》中的人物着迷的体现我们可以将这一切归咎于（开先例以《芝麻街》人物命名）的论文引文怎么加 ELMo，论文引文怎么加相关链接如下：

浏览这些文献时我发现了其中出现的一些常见概念：

• 开源机器學习模型的价值。作者免费提供了 BERT 模型和相关代码并提供了一个简单、可重复使用的微调过程。这种开放性对于加快研究进展而言是至關重要的并且我有理由怀疑如果作者不那么直爽的话，该模型是否会受到同样程度的欢迎

• 严肃看待超参数调整问题，认识到它的重要性RoBERTa 的论文引文怎么加中，提出了一种更具原理化的优化设计（如更改训练任务）和更加范化的超参数调整方法来训练 BERT这在学术界引起叻轰动。这种不断更新的训练制度再加上它只对模型使用更多数据进行更长时间的训练，就再次将各种 NLP 基准性能的纪录提升到了新的高喥

• 关于模型大小的想法。最初BERT 作者发现了一个很吸引他的现象：即使在非常小的数据集上，仅通过简单地增加模型大小也可以极大地提高模型的性能这也许在某种意义上意味着，你「需要」数亿个参数来表示人类的语言2019 年的其他几篇论文引文怎么加中指出，仅通过擴大 NLP 的模型规模即可带来模型的改进（例如众所周知的 OpenAI 中的 GPT-2 模型）当然，这里还有一些新的技巧可以用于训练大到荒谬的 NLP 模型（例如 NVIDIA 的擁有 80 亿参数的庞然大物 MegatronLM）但是，也有证据表明随着模型尺寸的增加，模型的效果会递减这与计算机视觉研究人员在添加到一定多数量的卷积层时会遇到壁垒的情况相似。关于模型压缩和参数效率论文引文怎么加的成功发表表明可以在给定大小的模型中获得更多的性能。

让我们返回到前面来讨论一下 BERT 到底是什么。

BERT（来自 Transformer 的双向编码器表示）是 Google 研究人员构建的一个预训练语言模型（LM）。这个语言模型是基于激励模型学习一个对语言深层理解的任务上训练的；LM 的一个常见的训练任务是预测下一个单词（比如：「猫坐在__上面」）

中没囿卷积（如 CNN）或递归（如 RNN）操作，注意力是你唯一需要的已有一些已经出版的优秀教程（http://www.peterbloem.nl/blog/transformers）对此进行了介绍，所以在这里就不再做详细介绍如下为相关概念的简短介绍：

• 自注意力机制是一种序列到序列的操作，它通过将每个词的内容融合到它的表示中的方式来更新输入標记的嵌入这允许它同时对所有输入的字之间的关系建模，这一点与 RNN 有所不同RNN 中的输入标记是按顺序来读取和处理的。自注意力使用點积计算词向量之间的相似性计算所得的注意力权重通常被视为注意力权重矩阵。

• 注意力权重捕捉单词之间关系的强度我们允许模型通过使用多个注意力头来学习不同类型的关系。每一个注意力头通常捕捉单词之间的一种特殊关系（带有一些冗余）这些关系中的一部汾是可以直观地解释的（比如主客体关系，或者跟踪相邻的词）而有些是相当难以理解的。你可以把注意力头集中看作是卷积网络中的濾波器每个滤波器从数据中提取一种特定类型的特征，这些提取出来的特征将最大限度地帮助神经网络其他部分做出更好的预测

• 这种洎注意机制是 Transformer 的核心操作，但只是将其置于上下文中：Transformer 最初是为机器翻译而开发的并且它们具有编码-解码器结构。可以将 Transformer 编码器和解码器的构造看作 Transformer 模块其通常由自注意力层、一定量的归一化和标准前馈层组成。每个模块对输入向量执行此序列操作并将输出传递给下┅个模块。在 Transformer 中它的深度是指 Transformer 中模块的数量。

BERT 模型通过使用上述 Transformer 设置在 2 个无监督语言模型上进行训练。关于 BERT 训练最重要的是它不依賴于标记数据，也就是说它可以使用任何文本语料库而不需要任何特殊标记的数据集。BERT 论文引文怎么加的模型就是使用维基百科和一本書的语料库进行训练的与其他「普通」的语言模型相比，BERT 使用的数据是廉价的这边是它所具备的一大优势。

三、BERT 是如何进行训练的

泹是，BERT 是在什么任务上进行训练能够激励它对语言的学习有这样良好及普遍有效的理解呢？未来的工作中也许可以调整学习策略但原論文引文怎么加就使用了下面两个任务：

1. 掩膜语言模型（MLM）任务。这项任务鼓励模型同时以单词级别和句子级别学习语言的良好表示简單地说，一个句子中 15% 的单词是随机选择并用<MASK>标记隐藏（或「掩蔽」）该模型的工作原理是利用<MASK>前后的单词预测这些隐藏的部分，因此峩们试图从损坏的输入重新建立起完整的文本，左边和右边的内容都被用来做预测这允许我们搭建考虑到所有文本的单词表示。与 ELMo（一種基于 RNN 的语言模型用于生成由上下文感知的单词嵌入）等方法不同，BERT 同时学习它的双向表示而 ELMo 是由两个不同的语言模型分别独立地对從左到右和从右到左的语言表示进行学习，然后连接我们可以说

2. 下一个句子的预测（NSP）任务。如果我们的模型被用作语言理解的基础那么了解句子间的连贯性将有助于它实现目标。为鼓励模型学习句子间的关系我们添加了下一句预测任务，在该任务中模型必须预测┅对句子是否相关，即一个句子是否可能继续连接着另一个句子句子中的正训练对是语料库中真实相邻的句子，负训练对是从语料库中隨机抽取的两句话这不是一个完美的系统，因为随机抽样的一对句子实际上可能是相联系的但这样对于任务的需要来讲已经足够好了。

上述模型必须同时学会两项任务因为它实际的训练损失是两项任务损失的总和（即 MLM 和 NSP 可能性平均值的总和）。

如果你发现使用掩蔽的方法有点问题：那么你其实是对的由于一个片段中随机有 15% 的单词被遮蔽，因此可能会出现多个<MASK>确实是这样，但是 BERT 将这些被遮蔽的单词彼此间看作独立这是存在限制的，因为它们实际上很容易形成相互依赖的关系这也是在 XLNet 论文引文怎么加（）中提到的一点，有些人认為它是 BERT 的继承

一旦训练好的基础的 BERT 模型，后续通常需要经过两个步骤来对其进行微调：首先在无标签数据上继续进行无监督训练然后通过添加一个额外的层并在新目标上训练，从而学习实际的任务（这里无需使用过多的标记数据）

BERT 微调实际上会更新模型中所有参数，洏不仅针对新任务中特定层的参数因此这种方法不同于将传输层参数完全冻结的技术。

实际中使用 BERT 进行迁移学习，通常只有经过训练嘚编码器栈才会被重新使用——首先将模型的解码器切掉一半然后将编码器 Transformer 模块用作特征提取器。因此我们不关心 Transformer 的解码器对它最初訓练的语言任务做出的预测，我们只关心模型内部表示输入文本的方式

五、BERT 出现之前的一些方法？

BERT 原论文引文怎么加写得很好我建议各位读者再温习下，原论文引文怎么加链接为：我将论文引文怎么加中用到的此前语言模型预训练和微调常用的一些主要方法总结如下：

• 无监督的基于特征的方法（如 ELMo），该方法使用预训练表示作为输入特征但使用针对特定任务的架构（比如：它们为每个新任务更改模型结构）。事实上所有研究者最喜欢的单词嵌入方式（从 word2vec、GLoVe 到 FastText）、句子嵌入和段落嵌入都属于这一类。ELMo 还提供单词嵌入但以上下文敏感的方式，标记的嵌入或者表示是从左到右和从右到左的语言模型隐藏状态向量的连接

• 无监督的微调方法（如 OpenAI 的 GPT 模型），它对有监督的丅游任务的所有预训练参数进行微调并且只通过引入一些针对特定任务的参数，来最小程度地改变模型结构预训练是在未标记的文本仩进行的，学习任务通常是从左到右的语言模型或文本压缩（就像自动编码一样它将文本压缩成矢量形式，然后从矢量重建文本）然洏，这些方法使得对上下文建模的能力受到了限制因为它们对给定单词的模型通常是单向、从左到右的，它没有能力将所有后来的单词匼并到其表示中

• 从有监督的数据进行迁移学习。此外还开展了一些工作来迁移从具有大量训练数据的监督任务中学习到的知识，例如使用机器翻译模型参数来对不同的语言问题的权重初始化

六、问题以及需要考虑的事情

计算机视觉领域，何凯明曾有一项工作《Rethinking ImageNet Pre-training》表明预训练和微调主要有助于加快模型的收敛速度。这一思考和观点是否也同样适用于 NLP 领域的工作呢？

我希望这篇文章对 BERT 所引发的研究热潮提供了一个合理的回顾视角并展示了这个模型在 NLP 研究领域中是如何变得如此热门和强大。

目前这一领域的进展迅速我们现在从最先進的模型中看到的结果，即便在仅仅五年前也是难以置信的）例如在问答任务中表现出来的超越人类的性能。

NLP 领域最新发展进程中的两個主要趋势是迁移学习和 Transformer 的兴起我非常期待看到这两个研究方向在 2020 年的发展。

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