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目录一、前言 二、如何理解BERT模型 三、BERT模型解析 1、论文的主要贡献 2、模型架构 3、关键创新 3、实验结果四、BERT模型的影响 五、对BERT模型的观点 六、参考文献 一、前言最近谷歌搞了个大新闻，公司AI团队…
论文的创新点体现在了BERT的使用上，encoder使用BERT提取特征，decoder时先通过transformer生成初步的结果，在对这个结果做mask，通过另一个bert做预测，通过这样的形式实现了，在decoder时也考虑句子两端的信息。
前言BERT（ Bidirectional Encoder Representations from Transformers）近期提出之后，作为一个Word2Vec的替代者，其在NLP领域的11个方向大幅刷新了精度，可以说是近年来自残差网络最优突破性的一项技术了。论文…
An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling Shaojie Bai, J. Zico Kolter, Vladlen Koltun 一、引言 …
目录1 外文期刊2 中文期刊3 查看期刊的分区和JCR级别4 如何查看一个期刊是否被EI数据库收录5 查看一篇论文的期刊是哪个以及期刊的JCR等级和分区6 单独说IEEE1 外文期刊2 中文期刊以下都是中国的核心期刊，其他的期刊都是普刊。3 查看期刊的 ...
一文读懂BERT（从原理到实践）2018年的10月11日，Google发布的论文《Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》，成功在 11 项 NLP 任务中取得 state of the art …
一文读懂BERT(原理篇)_sunhua93的博客-CSDN博客_bertblog.csdn.net论文解读:BERT模型及fine-tuning - 知乎zhuanlan.zhihu.comBert改进模型汇总（1）_J~的博客-CSDN博客_bert ...blog.csdn.net图解BERT模型：从零开始构建BERT - 云+社区 ...cloud.tencent.com如何快速使用BERT？ - 知乎zhuanlan.zhihu.com根据热度为您推荐•反馈
站在BERT肩膀上的NLP新秀们：XLMs、MASS和UNILM. 写在前面在前一篇站在 BERT 肩膀上的 NLP 新秀们（PART I） [1] 介绍了两个都叫 ERNIE 的模型，思路也挺相似的，都是给 BERT 模型增加外部知识信息，使其能更好地“感知“真实世界。. 今天我….
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