目录引言 概览 Token Embeddings 作用 实现 Segment Embeddings 作用 实现 Position Embeddings 作用 实现 合成表示 结论 参考文献本文翻译自Why BERT has 3 Embedding Layers and Their Implementation Details引言 本文将阐述BERT中嵌入层的实现细节，包括token embeddi
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2024-03-29 20:02:20
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Bert 2018年10月 出现传送门
关于Bert已经有很多人都详细地写过它的原理，给大家推荐一个知友写的总结Bert的相关论文和代码的文章：Pan Yang：BERT相关论文、文章和代码资源汇总 1. Pre-training预训练之Marked LMBert在预训练的过程中使用的是多个transformer encoder层为什么都说Bert采用的是双向语言模型，就是因为
目录模型架构预训练步骤MLM(Mask Language Model)NSP下游任务微调BERT如何提升BERT下游任务表现 模型架构BERT的基础transformer结构（encoder部分）：输入部分： 对于transformer来说，输入部分会进行两个操作，包括Input Embedding和Positional Encoding两部分。 Input Embedding就是将输入转为词向
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2024-07-17 06:38:54
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文章目录文本表达：解决BERT中的各向异性方法总结1、BERT-flowBERT表示存在的问题BERT-flow2、BERT-whitening向量的内积标准正交基方差与协方差Bert-Whitning算法流程总结3、SimCSE 文本表达：解决BERT中的各向异性方法总结Sentence Embeddings：即能表征句子语义的特征向量，获取这种特征向量的方法有无监督和有监督两种，在无监督学习
bertBERT 可以用于问答系统，情感分析，垃圾邮件过滤，命名实体识别，文档聚类等任务中，作为这些任务的基础设施，语言模型使用了双向Transformer作为算法的主要框架，但只利用了 Transformer 的 encoder 部分。因为BERT 的目标是生成语言模型，所以只需要 encoder 机制。使用了Mask Language Model(MLM)和 Next Sentence Pre
在2018年，诸如GPU, BERT等大体积的语言模型在各种任务上达到了比较好的效果。而我们在训练语言模型的过程中，也不同于图像的预训练模型，NLP任务的预训练不需要带标签的数据。 最刚开始的语言模型(word2vec, doc)训练思路是基于词共现的，而不会更具特定的上下文做改变。这种方式的embedding在一定程度上会有效，但是其提升程度是有限的。 这里我们会提到多种对文本构建词向量的方法
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2024-08-01 12:51:47
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本文将阐述BERT中嵌入层的实现细节，包括token embeddings、segment embeddings, 和position embeddings. 目录概览1 Token Embeddings作用实现2 Segment Embeddings作用实现3 Position Embeddings作用实现4 合成表示 概览下面这幅来自原论文的图清晰地展示了BERT中每一个嵌入层的作用：和大多数
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2024-02-09 06:22:16
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项目简介预训练模型已经成为了 NLP 领域最重要的资源之一。当我们拿到一个 NLP 数据集时，首要任务是寻找一个预训练模型。当然，目前大家会趋同的选择 Google 发布的 BERT 模型 [1]。不过本文将为大家提供更多的中文预训练模型的选择！本文将介绍如何利用一个预训练模型框架 UER（Universal Encoder Representations）去使用性质各异的中文预训练模型，从而在下
问题：分类模型可以输出其文本的embedding吗?LM模型可以输出其文本的embedding吗？答案：可以。假设你已经用自己的数据fine-tuing好模型。主要工具设备型号：python3.6、torch1.7、transformer4.2、macOS、1.获取Embedding的方式有哪些直接用 CLS Token 的 Embedding 作为句子表征（也就是下文中说的pooler_out）
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2024-04-14 16:03:28
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BERT的基础架构是Transformer的encoder部分： 为什么说基础架构是Transformer的encoder部分，原因：BERT是12个encoder的叠加： 而Transformer的架构是这样的： Transformer中的输入是input embedding和positional encoding，而BERT的输入是：input=token embedding + segmen
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2024-03-27 06:16:18
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2021SC@SDUSCembedding层中BERT模型的输入表示是token embedding、segmentation embedding、position embedding的总和。分别的意义是：token符号、segmentation分割、position位置和顺序。token embedding是将各个词转换成了一定维度上的向量。BERT通常固定维度为768。segment embe
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2024-04-26 13:17:04
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bert结构bert模型可以看做transformer的编码器embedding = 词embedding + 位置embedding+句子embedding(辅助分句)bert的位置embedding是学习得来的 原始bert的模型结构 基本模型（BERTBASE）使用12层（Transformer编码器块），768个隐藏单元（隐藏大小）和12个自注意头。1.1亿个参数大模型
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2024-04-10 15:56:36
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参数分布Bert模型的版本如下：BERT-Base, Uncased: 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parametersBERT-Large, Uncased: 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parametersBERT-Base, Cased: 12-layer, 768-hidden, 12-heads
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2024-08-23 12:13:27
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目录Bert模型理解~Bert模型理解~1.Pre-training在NLP中的应用Word Embedding：将word看作文本的最小单元，将Word Embedding看作是一种映射。也就是将文本空间中的某个word，映射或嵌入到另一个向量空间中去。Word Embedding称之为词嵌入，可以理解成降维的意思。输入：是一组原始文本中不重叠的词汇构成的class，当语料库非常庞大时，其中会涉
Bert 给人们带来了大惊喜，不过转眼过去大约半年时间了，这半年来，陆续出现了与Bert相关的不少新工作。最近几个月，在主业做推荐算法之外的时间，我其实一直比较好奇下面两个问题：问题一：Bert原始的论文证明了：在GLUE这种综合的NLP数据集合下，Bert预训练对几乎所有类型的NLP任务（生成模型除外）都有明显促进作用。但是，毕竟GLUE的各种任务有一定比例的数据集合规模偏小，领域也还
BERT全称BidirectionalEncoder Representations from Transformer（基于Transformer的双向编码器？）。BERT模型利用大规模无标注的预料训练，获得包含文本内在语义信息的Representation。输入：文本中各个词的原始向量。这个向量既可以是随机初始化，也可以是使用word2vec初步训练得到的。输出：文本中各个词融合了全文语义后的向
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2024-10-08 20:26:49
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我觉得解释合理的是这个回答，这个回答解释的是相加的意义这里的相加是特征交叉而不是特征池化。神经网络中相加是构造特征交互的方法，类似的还有elementwise乘，减法。Bert这类的方法一个极大的优势就是通过BPT和字级别把词向量空间的稀疏性压缩下来，如果你在普通的embedding+nn里做这件事情，是有得有失的，好处是长尾的词变得更稠密了，使网络容易学习，对应的缺点就是损失了学的好的词的个性化
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2024-04-18 23:28:02
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文章目录BERT的详细介绍Bert历史----词向量技术与预训练范式的崛起早期Word Embedding从Word Embedding到ELMO从Word Embedding到GPTBert的原理TextCNN的详细介绍TextCNN原理BERT+TextCNN联合使用介绍必要性理论实现在业务中的实现数据范式 BERT的详细介绍Bert历史----词向量技术与预训练范式的崛起早期Word Em
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2024-04-29 22:11:33
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概述 问题： BERT和RoBERT模型在进行语义匹配的时候，需要将每个可能的组合都输入到模型中，会带来大量的计算（因为BERT模型对于句子对的输入，使用[SEP]来标记句子间的分隔，然后作为一个句子输入模型）。比如在100
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2024-08-14 19:51:08
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一、Bert是什么？是当前深度学习中最常用的预训练模型 bert全称：Bidirectional Encoder Representation from Transformer 解释一下：1. 是由Transformer模型的子模块为基础构建的，bert的结构是来自Transformers模型的Encoder。Transformer的内部结构由self-Attention La
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2024-06-13 16:40:45
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