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BERT受Cloze任务(Taylor，1953)的启发，通过使用"屏蔽语言模型"（maskedlanguagemodel，MLM）预训练目标，缓解了前面提到的单向性约束。屏蔽语言模型从输入中随机屏蔽部分词符，目标是仅根据上下文预测屏蔽掉的单词的原始词汇ID。
一个有趣的现象是，从2018年11月份发表BERT的原始论文的时间与大概2019年1月份开始出现一大波相关论文的时间之间的间隔，相当短。
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
论文解读：Bert原理深入浅出论文解读：Bert原理深入浅出Bert自Google于2018年发表至今，一直给人们带来惊喜，期间也陆陆续续因为Bert出现的原因多了不少新的岗位，甚至公司JD上都明确表明必须懂Bert。
WeintroduceanewlanguagerepresentationmodelcalledBERT,whichstandsforBidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers.Unlikerecentlanguagerepresentationmodels,BERTisdesignedtopre-traindeepbidirectionalrepresentationsfromunlabeledtextbyjointlyconditioningonbothleftandrightcontextinalllayers.Asaresult,thepre-trainedBERTmodelcanbe…
具体你可以参考bert原始论文，我记得里面有介绍利用bert获取上下文相关的词向量，简单的说，针对某个token，就是取其所在位置对应的某些层的hiddenstates，例如取0,5,11层，然后做特征融合，比如max，averagepooling，具体取那几层比较好，可自行google看...
如图为在各篇BERT论文上移动鼠标时出现的数据。现在已经有很多关于BERT的论文发表。从上图我们可以发现以下几点：一个有趣的现象是，从2018年11月份发表BERT的原始论文的时间与大概2019年1月份开始出现一大波相关论文的时间...
BART使用的是类似BERT的DenoisingAutoEncoder的形式来训练的,即模型需要对被添加噪声的数据去噪,恢复出原始数据.我猜测,之所以BART名字是仿照BERT,而不是仿照Transformer最大原因,是因为BERT和BART都是去噪自编码器,而Transformer不是.
原始论文里描述了位置编码的公式(第3.5节)。你可以在get_timing_signal_1d()中看到生成位置编码的代码。这不是唯一可能的位置编码方法。然而，它的优点是能够扩展到未知的序列长度(例如，当我们训练出的模型需要翻译远比…
在Bert原始论文中，与GPT1.0的实验对比分析也可以看出来，BERT相对GPT1.0的性能提升，主要来自于双向语言模型与单向语言模型的差异。这是Bert的好处，很明显，Bert之后的改进模型，如果不能把双向语言模型用起来，那明显是很吃亏的。
BERT受Cloze任务(Taylor，1953)的启发，通过使用"屏蔽语言模型"（maskedlanguagemodel，MLM）预训练目标，缓解了前面提到的单向性约束。屏蔽语言模型从输入中随机屏蔽部分词符，目标是仅根据上下文预测屏蔽掉的单词的原始词汇ID。
一个有趣的现象是，从2018年11月份发表BERT的原始论文的时间与大概2019年1月份开始出现一大波相关论文的时间之间的间隔，相当短。
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
论文解读：Bert原理深入浅出论文解读：Bert原理深入浅出Bert自Google于2018年发表至今，一直给人们带来惊喜，期间也陆陆续续因为Bert出现的原因多了不少新的岗位，甚至公司JD上都明确表明必须懂Bert。
WeintroduceanewlanguagerepresentationmodelcalledBERT,whichstandsforBidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers.Unlikerecentlanguagerepresentationmodels,BERTisdesignedtopre-traindeepbidirectionalrepresentationsfromunlabeledtextbyjointlyconditioningonbothleftandrightcontextinalllayers.Asaresult,thepre-trainedBERTmodelcanbe…
具体你可以参考bert原始论文，我记得里面有介绍利用bert获取上下文相关的词向量，简单的说，针对某个token，就是取其所在位置对应的某些层的hiddenstates，例如取0,5,11层，然后做特征融合，比如max，averagepooling，具体取那几层比较好，可自行google看...
如图为在各篇BERT论文上移动鼠标时出现的数据。现在已经有很多关于BERT的论文发表。从上图我们可以发现以下几点：一个有趣的现象是，从2018年11月份发表BERT的原始论文的时间与大概2019年1月份开始出现一大波相关论文的时间...
BART使用的是类似BERT的DenoisingAutoEncoder的形式来训练的,即模型需要对被添加噪声的数据去噪,恢复出原始数据.我猜测,之所以BART名字是仿照BERT,而不是仿照Transformer最大原因,是因为BERT和BART都是去噪自编码器,而Transformer不是.
原始论文里描述了位置编码的公式(第3.5节)。你可以在get_timing_signal_1d()中看到生成位置编码的代码。这不是唯一可能的位置编码方法。然而，它的优点是能够扩展到未知的序列长度(例如，当我们训练出的模型需要翻译远比…
在Bert原始论文中，与GPT1.0的实验对比分析也可以看出来，BERT相对GPT1.0的性能提升，主要来自于双向语言模型与单向语言模型的差异。这是Bert的好处，很明显，Bert之后的改进模型，如果不能把双向语言模型用起来，那明显是很吃亏的。
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