NLP学习之：Bert 模型复现（1）任务分析 + 训练数据集构造
文章目录 代码资源原理学习任务代码讲解代码重写说明 代码资源 Bert-pytorch 原理 学习任务 Bert 本质上是 Transformer 的 Encoder 端，Bert 在预训练时最基本的任务就是： 判断输入的两个句子是否真的相邻预测被 [MASK] 掉的单词 通过这两种任务的...
NLP句子表征，NLP 的巨人肩膀（下）：从 CoVe 到 BERT （转载）
深度长文：NLP的巨人肩膀（上）：https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-12-10-17NLP 的巨人肩膀（下）：从 CoVe 到 BERT： https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-12-17-17?from=s...
NLP模型BERT和经典数据集！
作者：陈安东，*民族大学，Datawhale成员对于刚入门NLP的伙伴来说，看到NLP任务很容易觉得眼花缭乱，找不到切入点。总的来说，NLP分为五大类无数小类，虽然种类繁多，却环环相扣。无论我们一开始学习的是什么方向，当做过的东西越来越多，学习范围越来越大的时候，总可以形成闭环。这一次，我们从教机...
pytorch_pretrained_bert如何将tensorflow模型转化为pytorch模型
这篇文章主要介绍了pytorch_pretrained_bert将tensorflow模型转化为pytorch模型的操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教
Bert不完全手册9. 长文本建模 BigBird & Longformer & Reformer & Performer
这一章我们来唠唠如何优化BERT对文本长度的限制。BERT使用的Transformer结构核心在于注意力机制强大的交互和记忆能力。不过Attention本身O(n^2)的计算和内存复杂度，也限制了Transformer在长文本中的应用。之前对长文档的一些处理方案多是暴力截断，或者分段得到文本表征后再...
Bert不完全手册8. 预训练不要停！Continue Pretraining
paper: Don't stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and TasksGitHub： https://github.com/allenai/dont-stop-pretraining论文针对预训练语料和领域分布，以及任务分布...
通过PyTorch来创建一个文本分类的Bert模型
在本文中，介绍了一种称为BERT(带转换器Transformers的双向编码Encoder 器表示)的语言模型，该模型在问答、自然语言推理、分类和通用语言理解评估或 (GLUE)等任务中取得了最先进的性能.
BERT-MRC：统一化MRC框架提升NER任务效果
原创作者 | 疯狂的Max01 背景命名实体识别任务分为嵌套命名实体识别（nested NER）和普通命名实体识别（flat NER），而序列标注模型只能给一个token标注一个标签，因此对于嵌套NER任务，需要使用两个以上的序列标注模型来完成标注任务。为了解决这一问题大部分人[1][2][3]用p...
google tensorflow bert代码分析
参考网上博客阅读了bert的代码，记个笔记。代码是bert_modeling.py参考的博客地址：https://blog.csdn.net/weixin_39470744/article/details/84401339https://www.jianshu.com/p/2a3872148766主...