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BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding论文主要内容（包含创新点以及不足）提出了BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers（BERT），BERT主要是由多层双向的TransformerEncoder构成，通过在所有层中联合调节上下文来预训练未标记文本的深层双向表示。
首次使用bert做query和documents的排序工作。Bert系列：论文阅读Learning-to-rankwithbertintf-ranking凝眸伏笔2021-06-0611:53:31159收藏
论文《BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding》以下陆续介绍bert及其变体bert系列二：《BERT》论文解读-我的锅-博客园首页
Bert系列：论文阅读Learning-to-rankwithbertintf-ranking飞猫侠:你的觉得是对的【推荐】pairwise、pointwise、listwise算法是什么?怎么理解？主要区别是什么？shepherd_girl:第一大点应该是pointwise，可能是打错了哦
BERT最近太火，蹭个热点，整理一下相关的资源，包括Paper,代码和文章解读。1、Google官方:1)BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding一切始于10月Google祭出的这篇…
这是NLP系列之预训练模型的第一篇，其它两篇已更新完毕，欢迎大家点评，共同学习！前文本文讲解从18年Google推出BERT到现在，预训练模型的一系列演变，包括BERT、RoBERTa、ALBERT、ERNIE、ELECTRA。一、BERT[1]论文全称及链接：《BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding》
论文创新点：多头注意力transformer模型Transformer模型上图为模型结构，左边为encoder，右边为decoder，各有N=6个相同的堆叠。encoder先对inputsbert系列一：《Attentionisallyouneed》论文解读-我的锅-博客园
6)BERT介绍7)论文解读:BERT模型及fine-tuning8)NLP突破性成果BERT模型详细解读9)干货|BERTfine-tune终极实践教程:奇点智能BERT实战教程，在AIChallenger2018阅读理解任务中训练一个79+的模型。10)【BERT详解】《DissectingBERT》by
8篇论文梳理BERT相关模型进展与反思.2019-09-05|作者：陈永强.BERT自从在arXiv上发表以来获得了很大的成功和关注，打开了NLP中2-Stage的潘多拉魔盒。.随后涌现了一大批类似于“BERT”的预训练（pre-trained）模型，有引入BERT中双向上下文信息的广义自回归...
Bert系列十二：Bert模型集大成者T5.论文：T5：ExploringtheLimitsofTransferLearningwithaUnifiedText-to-TextTransformer.正如论文中所述：本文目标不是提出新方法，而是对该领域的现状提供一个全面…
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