最强NLP模型-BERT
简介: BERT,全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是一个预训练的语言模型,可以通过它得到文本表示,然后用于下游任务,比如文本分类,问答系统,情感分析等任务.BERT像是word2vec的加强版,同样是预训练得到词 ...
原文：NLP突破性成果 BERT 模型详细解读 bert参数微调
https: zhuanlan.zhihu.com p NLP突破性成果 BERT 模型详细解读 章鱼小丸子 不懂算法的产品经理不是好的程序员 关注她 人赞了该文章 Google发布的论文 Pre training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding ，提到的BERT模型刷新了自然语言处理的 项记录。最近在做N ...
2019-07-24 00:00 0 3296 推荐指数：
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NLP学习（3）---Bert模型
一、BERT模型： 前提：Seq2Seq模型 前提：transformer模型 bert实战教程1 使用BERT生成句向量，BERT做文本分类、文本相似度计算 bert中文分类实践 用bert做中文命名实体识别 BERT相关资源 BERT相关论文、文章和代码资源汇总 ...
bert微调（1）
bert微调步骤： 首先从主函数开刀： copy run_classifier.py 随便重命名 my_classifier.py 先看主函数： 1，data_dir flags.mark_flag_as_required("data_dir")中data_dir ...
BERT的通俗理解 预训练模型 微调
1、预训练模型 BERT是一个预训练的模型，那么什么是预训练呢？举例子进行简单的介绍 假设已有A训练集，先用A对网络进行预训练，在A任务上学会网络参数，然后保存以备后用，当来一个新的任务B，采取相同的网络结构，网络参数初始化的时候可以加载A学习好的参数，其他的高层参数随机初始化 ...
bert模型参数简化
我们下载下来的预训练的bert模型的大小大概是400M左右，但是我们自己预训练的bert模型，或者是我们在开源的bert模型上fine-tuning之后的模型的大小大约是1.1G，我们来看看到底是什么原因造成的，首先我们可以通过下一段代码来输出我们训练好的模型的参数变量。 下面这段代码 ...
NLP与深度学习（六）BERT模型的使用
从头开始训练一个BERT模型是一个成本非常高的工作，所以现在一般是直接去下载已经预训练好的BERT模型。结合迁移学习，实现所要完成的NLP任务。谷歌在github上已经开放了预训练好的不同大小的BERT模型，可以在谷歌官方的github repo中下载[1]。 以下是官方提供的可下 ...
NLP与深度学习（五）BERT预训练模型
1. BERT简介 Transformer架构的出现，是NLP界的一个重要的里程碑。它激发了很多基于此架构的模型，其中一个非常重要的模型就是BERT。 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformer，如名称所示 ...
Bert模型参数量估算
Bert模型参数量估算 由于BERT模型用到的是Transformer的编码器部分，因此需要先对Transformer的编码器做参数估算 1 Transformer单独一个编码器（Encoder-block）的参数量估算（忽略偏置、Add&Norm层参数等次要部分）： H为词向量维度 ...