BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representatio
16,BERT + ESIM(Enhanced Sequential Inference Model)强化BERT模型 17,使用BERT + LSTM整合强化BERT 模型 18,基于Movie数据的BERT Fine-tuning案例完整代码实现、测试及调试 第8章: 轻量级ALBERT模型剖析及BERT变种中常见模型优化方式详解 1,从数学原理和工程实践的角度阐述BERT中应该设置Hidden Layer的维度高于(甚至是...
BERT：这个前段时间刷爆朋友圈了~~论文BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Langua...
CNN 的经典版本是 TextCNN，即把词向量 stack 成矩阵，把这个矩阵当成“图像”。进阶版为FairSeq中使用...
Skip-Thought (Kiros et al., 2015)InferSent (Coneau et al., 2017)DisSent (Nie et al., 2017)...
从word vector到sentence vector的方法。基于distributed的思想，就像word2vec一样，一个word的向量表达由...
ZHOU-JC：NLP系列之句子向量、语义匹配（二）：BERT_avg/BERT_Whitening/SBERT/SimCSE—方法解读 ZHOU-...
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformer) 是由Google 开发的自然语言处理模型,可学习文本的双向表示。 XLNet 是CMU和Google Brain团队在2019年6月份于论文《XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding》发布的模型。 RoBERTa 是 2019 年在论文《RoBERTa: A Robustly Optimiz...
SentenceTransformers 是一个用于句子、文本和图像 Embedding 的 Python 框架，最初于论文《Sentence-BERT:...
第二步，生成query和相应的正负document：对给定的一个任务描述（上一步生成的），让模型生成(query, ...