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BERTtokenization以tokenization开头的都是跟vocab有关的代码，比如在tokenization_bert.py中有函数如whitespace_tokenize，还有不同的tokenizer的类。同时也有各个模型对应的vocab.txt。从第一个链接进去就是bert-base-uncased的词典，这里面有30522个词...
机器之心编译BERT等预训练语言模型只能学习语言相关的信息，它们学习不到「知识」相关的信息。最近，清华大学与华为的研究者提出用知识图谱增强BERT的预训练效果，让预训练语言模型也能变得「有文化」。
本文尽量贴合BERT的原论文，但考虑到要易于理解，所以并非逐句翻译，而是根据笔者的个人理解进行翻译，其中有一些论文没有解释清楚或者笔者未能深入理解的地方，都有放出原文，如有不当之处，请各位多多包含，并希望得到指导和纠正。论文标题Bert：Bidirectional…
Transfromers中BERT简单运用前几期里，一直在分享论文的阅读心得，虽然不是第一次看，但不知道大家是不是和我一样又有所收获。本期我们一起来看看如何使用Transformers包实现简单的BERT模型调用。
BERT的预训练方法是每个样本包含两个片段序列(XA,XB)，训练目标包括MLM(maskedlanguagemodel)以及NSP(nextsentenceprediction)。.训练中可以用NSP去预测XA，XB是否是连接的。.作者发现，这种训练方法几乎总是比单纯只用MLM去训练单个片段序列样本更差。.他认为有如下...
原始论文20181011Reddit讨论作者讨论BERT-pytorchGoogleAI2018BERTpytorchimplementation论文解读:BERT模型及fine-tuning习翔宇论文解读最强NLP预训练模型！谷歌BERT横扫11项NLP任务记录论文浅析【NLP】GoogleBERT详解李入魔解读
谷歌AI语言组论文《BERT：语言理解的深度双向变换器预训练》，介绍一种新的语言表征模型BERT——来自变换器的双向编码器表征量。.异于最新语言表征模型，BERT基于所有层的左、右语境来预训练深度双向表征量。.BERT是首个大批句子层面和词块层面任务中...
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