一文读懂BERT（从原理到实践）

技术标签： NLP BERT 自然语言处理 Transformers attention

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 的结果，赢得自然语言处理学界的一片赞誉之声。本文是对近期关于BERT论文、相关文章、代码进...

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，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 的结果，赢得自然语言处理学界的一片赞誉之声。本文是对近期关于BERT论文、相关文章、代码进行学习后的知识梳理，仅为自己学习交流之用。因笔者精力有限，如果文中因

对ALBERT的理解

句Google 大大牛批！这几天看了看BERT和ALBERT两篇论文，至于BERT的理解在另一篇文章（快速读懂BERT）表述得相当清楚了，现在自己写一下对ALBERT的粗浅理解。 ALBERT在BERT...://arxiv.org/pdf/1906.08237.pdf）在 2018 年年底通过预训练打败了 NLP 上 11 个任务的经典算法；XLNet 在 2019 年提出来通过双向网络的方法超过

Bert入门学习过程记录

Bert 给出学习材料： 1.论文：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 2.... Bidirectional Transformers for Language Understanding可以看出bert是一个深层双向的Transformer的预训练模型。这里涉及到两个概念

论文读不懂怎么办？

才会了解， transformers 这个项目，为什么会这么火。因为，你可以仅仅用10几条语句，就完成一个经典的文本分类任务。于是，你也就明白，在自己的研究任务里面，用上最前沿的自然语言处理技术... Transformers 模型竞相出现，所以 medium 平台上的相关系列教程，也层出不穷。例如发布在 2019 年 2 月 “How the Embedding Layers

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