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选自GitHub作者：KyubyongPark机器之心编译参与：刘晓坤、李泽南自然语言处理（NLP）是人工智能研究中极具挑战的一个分支。随着深度学习等技术的引入，NLP领域正在以前所未有的速度向前发展。但对于初学者来…
每日论文速递：计算机视觉相关（10月28日更新版）-知乎(zhihu)每日论文速递：自然语言处理相关（10月28日更新版）-知乎(zhihu)哈工大车万翔：如何做一个精彩的学术报告-知乎(zhihu)清华大学霸榜计算机学科第一！2022USNews世界
预训练在自然语言处理的发展:从WordEmbedding到BERT模型2)知乎:如何评价BERT模型？3)【NLP】GoogleBERT详解4)[NLP自然语言处理]谷歌BERT模型深度解析5)BERTExplained:StateoftheartlanguagemodelforNLP6)BERT介绍7)论文解读8)
【NLP】GoogleBERT模型原理详解-rumor的文章-知乎1.BERT模型BERT的全称是BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformers，即双向Transformer的Encoder，因为Decoder是不能获要预测的信息的。
本文分享自微信公众号-AINLP（nlpjob），作者：52nlp原文出处及转载信息见文内详细说明，如有侵权，请联系yunjia_community@tencent删除。原始发表时间：2018-11-17本文参与腾讯云自媒体分享计划，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。
LetPubSCI论文英语润色和同行资深专家修改团队全部由以英语为母语，有长期编辑科技论文经验的编辑组成。他们来自于临床医学、生物、化学、物理、工程学、天文学、地球与环境科学、人文社会学、商学等不同学科领域，且有丰富的SCI研究论文、领域综述的发表经验，经常获邀担任一些期刊的...
通过对比2018年和2019年的论文接收情况可以发现，谷歌依旧强势领跑，如果将DeepMind的接收论文也统计在内，今年，一作以Google发表的论文数量达到了60篇，署名Google的论文总数高达104篇，科研实力可见一斑。
自然语言处理中的自注意力机制（Self-attentionMechanism）近年来，注意力（Attention）机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中，之前我对早期注意力
2018年底最近谷歌发布了基于双向Transformer的大规模预训练语言模型，该预训练模型能高效抽取文本信息并应用于各种NLP任务，该研究凭借预训练模型刷新了11项NLP任务的当前最优性能记录。如果这种预训练方式能经得起实践的检验，那么...
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本文分享自微信公众号-AINLP（nlpjob），作者：52nlp原文出处及转载信息见文内详细说明，如有侵权，请联系yunjia_community@tencent删除。原始发表时间：2018-11-17本文参与腾讯云自媒体分享计划，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。
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通过对比2018年和2019年的论文接收情况可以发现，谷歌依旧强势领跑，如果将DeepMind的接收论文也统计在内，今年，一作以Google发表的论文数量达到了60篇，署名Google的论文总数高达104篇，科研实力可见一斑。
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