2019-10-09 19:55:26 问题描述：谈谈对Bert的理解。 问题求解： 2018年深度学习在NLP领域取得了比较大的突破，最大的新闻当属Google的BERT模型横扫各大比赛的排行榜。 NLP领域到目前为止有三次重大的突破：Word Embedding、Self-Attention机制
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2019-10-09 19:56:00
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由于BERT参数众多，模型庞大，推理速度较慢，在一些实时性要求较
本文的目的是向NLP爱好者们详细解析一个著名的语言模型-BERT。 全文将
Bert成为自然语言处理的通用解决方案序列网络模型：seq2seq网络 核心一般用rnn传统的不足：
Bert MLM(masked language model)是一个很有前景的方向，开个帖子记录下相关的发
摘自：https://www.bilibili.com/video/BV1sE411Y7cP?p=2
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2020-07-19 16:56:00
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本文你将学到：- 如何将官方ckpt文件转为pytorch.bin以供pytorch/tensorflow使用- 如何在BERT的基础上拼接模型解决下游任务
原创
2021-06-17 16:26:03
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文章目录前言modeling.py前言网上关于bert的介绍文章有很多，不乏相当优秀的文章，只是大部分偏重理论没有代码，看起来总觉得少点什么，最近正好看相关代码，结合理
sentence-BERTSentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks工程论文ence-BERT基于预训练过的
K-BERTK-BERT: Enabling Language Representation with Knowledge Graphbert在
BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLanguage Understandin
https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699Bert是近年来NLP重大进展的集大成者. 目前绝大部分NLP任务都可以采用类似的两阶段模式直接去提升效果Transformer是谷歌在17年做机器翻译任务的“Attention is all you need”的论文中提出的，引起了相当大的反响，很多研究已经证明了Transformer提取特征的能力是要远强于LSTM的.T
原创
2019-06-03 20:23:34
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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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BERT 在自然语言处理（NLP）领域刷新了 11 个任务的记录，万众瞩目，成为异常火热的一个预训练语言模型。
原创
2021-08-10 11:44:46
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transformers BERT BERT模型主要包括两个部分，encoder和decoder，encoder可以理解为一个加强版的word2vec模型，以下是对于encoder部分的内容 预训练任务 MLM任务 MLM任务通过单词表示来表示上下文关系 NSP任务 NSP任务通过句子向量表示句间的 ...
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2021-10-15 13:06:00
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