预训练语言模型中Transfomer模型、自监督学习、BERT模型概述（图文解释）
一、Transformer变换器模型Transformer模型的编码器是由6个完全相同的层堆叠而成，每一层有两个子层 。第一个子层是多头自注意力机制层,第二个子层是由一一个简单的、按逐个位置进行全连接的前馈神经网络。在两个子层之间通过残差网络结构进行连接，后接一一个层正则化层。可以得出,每一一个子层...
BERT模型基本理念、工作原理、配置讲解（图文解释）
一、BERT的基本理念BERT是Birdirectional Encoder Representation from Transformers的缩写，意为多Transformer的双向编码器表示法，它是由谷歌发布的先进的嵌入模型，BERT是自然语言处理领域的一个重大突破，它在许多自然语言处理任务中取...
【BERT-多标签文本分类实战】之二——BERT的地位与名词术语解释
·请参考本系列目录：【BERT-多标签文本分类实战】之一——实战项目总览·下载本实战项目资源：>=点击此处=<【注】本篇将从宏观上介绍bert的产生和在众多模型中的地位，以及与bert有关的许多名词。[1] bert的提出 Bert模型是Google在2018年10月发布的语言表示模型...
图解BERT：通俗的解释BERT是如何工作的
谷歌2018年发布的BERT是NLP最有影响力的论文之一。在本文中，我将进一步介绍BERT，这是最流行的NLP模型之一，它以Transformer为核心，并且在许多NLP任务（包括分类，问题回答和NER）上均达到了最先进的性能。具体地说，与其他关于同一主题的文章不同，我将...
用于自然语言处理的BERT-双向Transformers的直观解释
在这篇文章中，我们将使用一种直观的方法来理解NLP的发展，包括BERT。预训练策略使BERT如此强大和流行，并且BERT可针对大多数NLP任务进行微调。自然语言处理（NLP）算法的发展考虑一下如果你想学习一门新的语言，印地语。而且你很懂英语。首先是要在已知语言的上下文中理解新语言中每个单词的含义。您...
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