最強NLP模型-BERT
簡介: BERT,全稱Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是一個預訓練的語言模型,可以通過它得到文本表示,然后用於下游任務,比如文本分類,問答系統,情感分析等任務.BERT像是word2vec的加強版,同樣是預訓練得到詞 ...
原文：NLP突破性成果 BERT 模型詳細解讀 bert參數微調
https: zhuanlan.zhihu.com p NLP突破性成果 BERT 模型詳細解讀 章魚小丸子 不懂算法的產品經理不是好的程序員 關注她 人贊了該文章 Google發布的論文 Pre training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding ，提到的BERT模型刷新了自然語言處理的 項記錄。最近在做N ...
2019-07-24 00:00 0 3296 推薦指數：
相關推薦
NLP學習（3）---Bert模型
一、BERT模型： 前提：Seq2Seq模型 前提：transformer模型 bert實戰教程1 使用BERT生成句向量，BERT做文本分類、文本相似度計算 bert中文分類實踐 用bert做中文命名實體識別 BERT相關資源 BERT相關論文、文章和代碼資源匯總 ...
bert微調（1）
bert微調步驟： 首先從主函數開刀： copy run_classifier.py 隨便重命名 my_classifier.py 先看主函數： 1，data_dir flags.mark_flag_as_required("data_dir")中data_dir ...
BERT的通俗理解 預訓練模型 微調
1、預訓練模型 BERT是一個預訓練的模型，那么什么是預訓練呢？舉例子進行簡單的介紹 假設已有A訓練集，先用A對網絡進行預訓練，在A任務上學會網絡參數，然后保存以備后用，當來一個新的任務B，采取相同的網絡結構，網絡參數初始化的時候可以加載A學習好的參數，其他的高層參數隨機初始化 ...
bert模型參數簡化
我們下載下來的預訓練的bert模型的大小大概是400M左右，但是我們自己預訓練的bert模型，或者是我們在開源的bert模型上fine-tuning之后的模型的大小大約是1.1G，我們來看看到底是什么原因造成的，首先我們可以通過下一段代碼來輸出我們訓練好的模型的參數變量。 下面這段代碼 ...
NLP與深度學習（六）BERT模型的使用
從頭開始訓練一個BERT模型是一個成本非常高的工作，所以現在一般是直接去下載已經預訓練好的BERT模型。結合遷移學習，實現所要完成的NLP任務。谷歌在github上已經開放了預訓練好的不同大小的BERT模型，可以在谷歌官方的github repo中下載[1]。 以下是官方提供的可下 ...
NLP與深度學習（五）BERT預訓練模型
1. BERT簡介 Transformer架構的出現，是NLP界的一個重要的里程碑。它激發了很多基於此架構的模型，其中一個非常重要的模型就是BERT。 BERT的全稱是Bidirectional Encoder Representation from Transformer，如名稱所示 ...
Bert模型參數量估算
Bert模型參數量估算 由於BERT模型用到的是Transformer的編碼器部分，因此需要先對Transformer的編碼器做參數估算 1 Transformer單獨一個編碼器（Encoder-block）的參數量估算（忽略偏置、Add&Norm層參數等次要部分）： H為詞向量維度 ...