主要贡献:BERT是双向的Transformer block连接,增加词向量模型泛化能力,充分描述字符级、词级、句子级关系特征。真正的双向encoding,Masked LM类似完形填空;transformer做encoder实现上下文相关,而不是bi-LSTM,模型更深,并行性更好;学习句子关系表示,句子级负采样 本文介绍了一种新的语言表示模型BERT,它
引入了一种新的语言表示模型BERT,它代表来自转换器的双向编码器表示。不同于最近的语言表示模型(Peters et al., 2018a;(Radford et al., 2018), BERT被设计用于预训练未标记文本的深层双向表示,方法是联合作用于所有层中的左右上下文。因此,只需一个额外的输出层就可以对预先训练好的BERT模型进行微调,从而为广泛...
主要贡献:BERT是双向的Transformer block连接,增加词向量模型泛化能力,充分描述字符级、词级、句子级关系特征。真正的双向encoding,Masked LM类似完形填空;transformer做encoder实现上下文相关,而不是bi-LSTM,模型更深,并行性更好;学习句子关系表示,句子级负采样 引入了一种新的语言表示模型BERT,它代表来自转换器的双向编码...