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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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。
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
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
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
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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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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概述总文本相似度的计算方法主要分为三大类：一类是基于统计学的计算方法，此种方法在计算时没有考虑文本的句子结构信息和语义信息，计算的结果有时会与人对自然语言的理解不相符合；另一类是基于语义理解的计算方法，这种方法依赖于具有层次结构关系的语义词典，计算结果相对准确，与人对自然语言的理解较为符合；第三种类是基于深度学习的计算方法。1、基于向量空间模型的计算方法向量空间模型简称 VSM，是 Vector
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2023-07-04 21:54:21
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文章目录bert的优势bert的结构bert的输入bert的预训练任务bert的微调工作 bert的优势bert是Word2Vec的替代，Word2Vec文章一写过，是词嵌入的一种方法，作用是将自然语言转化为词向量。bert使用transformer为主要框架，transformer可以准确把握语句的双向关系。bert是通过自监督学习方法，自监督学习方法指在没有标签的数据集上进行监督学习，学习结
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
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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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
命名实体识别(Named EntitiesRecognition, NER)是自然语言处理(Natural LanguageProcessing, NLP)的一个基础任务。其目的是识别语料中人名、地名、组织机构名等命名实体。由于这些命名实体数量不断增加，通常不可能在词典中穷尽列出，且其构成方法具有各自的一些规律性，因而,通常把对这些词的识别从词汇形态处理(如汉语切分)任务中独立处理，称为命名实体识
这篇文章受最近发现的比较有意思的自然语言处理中BPE算法和规范化方法启发，总结了一些预处理方法。1.双字节编码BPE-Byte pair encoding这个算法的主要目的是压缩数据，并解决未注册词的问题。这里的未注册词指没有出现在训练语料库中，但出现在测试中的词。 The main purpose of this algorithm is to compress the data and sol
11号论文放上去，12号各个公众号推送，13号的我终于在最晚时间完成了前沿追踪
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2022-12-16 16:04:21
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# NLP实体识别：BERT模型
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要研究方向，涉及到对文本语义、语法和意图等进行分析和理解。实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是NLP领域的一个重要任务，旨在从文本中识别出表示具体事物的命名实体，如人名、地名、组织机构名等。
在过去的几年里，深度学习在N
原创
2023-07-23 11:19:02
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恰逢春节假期，研究了一下BERT。作为2018年自然语言处理领域的新秀，BERT做到了过去几年NLP重大进展的集大成，一出场就技惊四座碾压竞争对手，刷新了11项NLP测试的最高纪录，甚至超越了人类的表现，相信会是未来NLP研究和工业应用最主流的语言模型之一。本文尝试由浅入深，为各位看客带来优雅的BERT解读。NLP背景：BERT的应用舞台NLP：Natural Language Process，自
原创
2019-02-20 17:35:10
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前面已经介绍了transformer，理解了transformer，那么理解bert就简单多了。对transformer不是很了解的可以跳转到bert的核心代码解读在，本文主要介绍训练实例。Bert简介BERT来自Google的论文Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding，BERT是”Bid
在深度学习中，文本匹配模型可以分为两种结构：双塔式和交互式。双塔式模型也称孪生网络、Representation-based，就是用一个编码器分别给两个文本编码出句向量，然后把两个向量融合过一个浅层的分类器；交互是也称Interaction-based，就是把两个文本一起输入进编码器，在编码的过程中让它们相互交换信息，再得到最终结果。如下图：双塔式模型中有监督句向量比较主流的方案是Facebook
# NLP信息提取与BERT
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机理解和处理人类语言。NLP信息提取是指从文本中提取有用的信息，例如实体、关系和事件等。近年来，由于深度学习的进步，特别是基于预训练模型BERT的出现，NLP信息提取取得了显著的进展。
## BERT简介
BERT（Bidirectional Encoder Representations from
原创
2023-07-18 17:43:42
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