BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)全称是“双向编码器表征法”或简单地称为“双向变换器模型”,是一种基于Transformer架构的预训练语言模型,由Google在2018年推出,代码已开源。BERT在自然语言处理(NLP)领域具有广泛的应用和出色的性能,为多种语言理解任务提供了强大的预训练模型基础。 BERT采用...
BERT 模型的主要输入是文本中各个字/词(或者称为 token)的原始词向量,该向量既可以随机初始化,也可以利用 Word2Vector 等算法进行预训练以作为初始值;输出是文本中各个字/词融合了全文语义信息后的向量表示,如下图所示(为方便描述且与 BERT 模型的当前中文版本保持一致,统一以「字向量」作为输入): 从上图中可...
BERT是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型。BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers。BERT在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩: 全部两个衡量指标上全面超越人类，并且在11种不同NLP测试中创出SOTA表现，包括将GLUE基准推高至80.4% (绝对改进7.6%)，...
BERT的模型结构采用了多层双向Transformer结构的编码器部分，这使得模型能够充分理解文本中的双向语境信息。Transformer结构的引入为模型提供了更好的并行计算能力，同时也有效地解决了长距离依赖问题，使得模型能够更好地理解输入文本的全局信息。通过预训练和微调的结合，BERT为自然语言处理领域带来了重大的突破和发展机遇。...
BERT模型的全称是:Bidirectional Encoder Representations from Transformer。从名字中可以看出,BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练、获得文本的包含丰富语义信息的Representation,即:文本的语义表示,然后将文本的语义表示在特定NLP任务中作微调,最终应用于该NLP任务。煮个栗子,BERT模型训练文本语义表示的过程就好比我们在...
BERT模型介绍 模型结构:BERT模型基于Transformer的编码器部分,是一种多层的双向 Transformer 结构。 预训练任务:BERT的预训练包括两个主要任务: 掩码语言模型(Masked Language Model, MLM):随机掩盖输入文本中的一些词,然后让模型预测这些被掩盖的词。 下一句预测(Next Sentence Prediction, NSP):给定两个句子,模型需要...
本文介绍的是NLP领域著名的论文BERT。BERT的论文最早发表于2018年,和word2vec,transformer一起深刻影响了之后的所有NLP语言模型。 本文提出了一种基于Transformer的新型NLP架构BERT,仅仅只是在12层Transformer结构的基础上加上一个输出层,就使得模型可以针对文本进行两个方向的训练,使得同一个模型同时解决各种不同的NLP任...
一、BertTiny 介绍BERT 是一种基于 Transformer 架构的预训练模型,能够在多种自然语言处理任务中取得优异性能。然而,原始的 BERT 模型参数量较大,计算资源需求较高,对于一些资源有限的场景不够友好。BertTiny 是一种针对移动端等资源有限场景的轻量级 BERT 模型变种,具有更小的参数量和计算资源需求。 BertTiny 架构...
1、主模型 BERT的主模型是BERT中最重要组件,BERT通过预训练(pre-training),具体来说,就是在主模型后再接个专门的模块计算预训练的损失(loss),预训练后就得到了主模型的参数(parameter),当应用到下游任务时,就在主模型后接个跟下游任务配套的模块,然后主模型赋上预训练的参数,下游任务模块随机初始化,然后微调(fi...