10月11日，Google AI Language 发布了论文BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLanguage Understanding 提出的 BERT 模型在 11 个 NLP 任务上的表现刷新了记录，包括问答 Question Answering (SQuAD v1.1)，推理 Natural
在日常生活中新闻具备有多的信息，在AINWIN互联网舆情企业风险事件的识别和预警 比赛中参赛选手需要根据新闻识别主体和新闻类型。比赛官网（报名即可下载数据集）：http://ailab.a...
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2022-06-29 09:16:31
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一、BERT模型：前提：Seq2Seq模型前提：transformer模型bert实战教程1使用BERT生成句向量，BERT做文本分类、文本相似度计算bert中文分类实践用bert做中文命名实体识别BERT相关资源BERT相关论文、文章和代码资源汇总1、WordEmbedding到BERT的发展过程：预训练：先通过大量预料学习单词的embedding，在下游的NLP学习任务中就可以使用了。下游任务
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2023-07-10 15:59:15
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前言Transformers 版本 4.4.2，pytorch 版的 BERT 相关代码，从代码结构、具体实现与原理，以及使用的角度进行分析，包含以下内容：BERT-based Models应用模型BERT训练和优化Bert解决NLP任务BertForSequenceClassificationBertForMultiChoiceBertForTokenClassificationBertForQ
一文彻底搞懂BERT 一、什么是BERT?没错下图中的小黄人就是文本的主角Bert ，而红色的小红人你应该也听过，他就是ELMo。2018年发布的BERT 是一个 NLP 任务的里程碑式模型，它的发布势必会带来一个 NLP 的新时代。BERT 是一个算法模型，它的出现打破了大量的自然语言处理任务的记录。在 B
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2023-09-14 12:47:56
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BERT是基于微调的多层Transformer编码器，目标是生成语言模型，只需要transformer的encoder部分。BERT 使用 Transformer 做encoder，可以有更深的层数、更好并行性。BERT 模型增加了词向量模型泛化能力，充分描述字符级、词级、句子级甚至句间关系特征。模型非常的深，12层，并不宽(wide），中间层只有1024。BERT 五个关键： Pre-
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2023-09-04 22:03:42
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作者 | 许明 整理 | NewBeeNLP随着Transformer 在NLP中的表现，Bert已经成为主流模型，然而大家在下游任务中使用时，是不是也会发现模型的性能时好时坏，甚至相同参数切换一下随机种子结果都不一样，又或者自己不管如何调，模型总达不到想象中的那么好，那如何才能让Bert在下游任务中
输入嵌入：1. 前言在本文之前我们已经介绍了ELMo和GPT的两个成功的模型，今天给大家介绍google新发布的BERT模型。BERT来头可不小，其性能超越许多使用任务特定架构的系统，刷新了11项NLP任务的当前最优性能记录。2. BERT原理BERT模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers，它是一种新型的语言模型。
来自：NLP从入门到放弃今天分享一个论文ACL2020-tBERT[1]，论文主要融合主题模型和BERT去做语义相似度判定，在特定领域使用这个模型，效果更明显。掌握以下几点：【CLS】向量拼接两个句子各自的主题模型，效果有提升尤其是在特定领域的数据集合会有更好的表现。第二点这个特定领域发现还挺有意思的，感兴趣的可以在自己数据集做个试验扩展。1. 架构图先看架构图： tbert架构图
模
# BERT在下游NLP任务中的应用方案
## 引言
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种深度学习模型，尤其适用于自然语言处理（NLP）任务。BERT通过预训练的方法，能够捕获语言的上下文特点，使其在多个下游NLP任务中表现优秀，如文本分类、命名实体识别（NER）、问答系统等。本文提出一个基于BERT的
作者|许明整理|NewBeeNLP公众号随着Transformer 在NLP中的表现，Bert已经成为主流模型，然
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2022-07-30 01:08:58
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epoch和batch到底是个什么鬼？背景说明先上个简单的代码记录一下我此刻懵懵的状态： 问个问题： 从图中可以看到我现在正在看一个关于CNN文本分类的代码，github上有很多。该代码是data_helper.py 文件中的一个函数，该函数是一个batch样本生成器，这里面就涉及到了神经网络里经常用到的batch_size和epoch，它们的含义究竟是什么呢? 一句话回答： 我有1000个数
谷歌AI团队新发布了BERT模型，在NLP业内引起巨大反响，认为是NLP领域里程碑式的进步。BERT模型在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩：全部两个衡量指标上全面超越人类，并且还在11种不同NLP测试中创出最佳成绩，包括将GLUE基准推至80.4％（绝对改进7.6％），MultiNLI准确度达到86.7%（绝对改进率5.6％）等。
原创
2021-08-02 13:13:41
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构建词表是NLP任务中的一个基本要求，传统的方法是对各个句子进行分词，然后选取频率最高的N个词组成词表。但是这样的做法不可避免的会带来一些问题，如OOV问题，低频次/稀疏词的语义很难获取（因为没有训练）等。为解决上述问题，提出了subword模型。该模型的划分粒度介于词与字符之间，如将"looking"分割为“look”和“ing”两个子词，因而它能够大大降低词典的大小，同时对相近词能更好的处理s
沉舟侧畔千帆过, 病树前头万木春. 今天介绍的是NLP新秀 - Bert
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2021-08-05 15:30:22
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NLP，自然语言处理就是用计算机来分析和生成自然语言（文本、语音），目的是让人类可以用自然语言形式跟计算机系统进行人机交互，从而更便捷、有效地进行信息管理。NLP是人工智能领域历史较为悠久的领域，但由于语言的复杂性（语言表达多样性/歧义/模糊等等），如今的发展及收效相对缓慢。比尔·盖茨曾说过，"NLP是 AI 皇冠上的明珠。" 在光鲜绚丽的同时，却可望而不可及（...）。为了揭开NLP的神秘面纱，
自然语言处理(NLP)是人工智能的一个重要应用领域，由于本人主要研究方向为NLP，也由于最近学习的需要，特意搜罗资料，整理了一份简要的NLP的基本任务和研究方向，希望对大家有帮助。自然语言的发展： 一般认为1950 年图灵提出著名的“图灵测试”是自然语言处理思想的开端。20 世纪 50 年代到 70 年代自然语言处理主要采用基于规则的方法。基于规则的方法不可能覆盖所有语句，且对开发者的要求极高。这
bertorch ( https://github.com/zejunwang1/bertorch ) 是一个基于 pytorch 进行 bert 实现和下游任务微调
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2022-06-03 00:50:34
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学习时间：2022.04.21自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。NLP的2大核心任务是：自然语言理解NLU和自然语言生成NLG。NLP常见的应用有：序列标注：譬如命名实体识别（Name
文章目录框架简介Transformer结构EncoderDecoderScaled Dot-Product AttentionMulti-Head AttentionLayer NormalizationMaskPositional EmbeddingPosition-wise Feed-Forward NetworkTransformer优点 框架简介Transformer就是一个升级版的Se
