BERT全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是预训练语言表示的方法,可以在大型文本语料库(如维基百科)上训练通用的“语言理解”模型,然后将该模型用于下游NLP任务,比如机器翻译、问答。
嵌入向量能否理解数字?BERT竟不如ELMo?
机器之心
0+阅读 · 2019年10月6日
Papers With Code:一文看尽深度学习这半年
极市平台
61+阅读 · 2018年12月3日
从Transformer到BERT模型
AINLP
4+阅读 · 2020年3月23日
视频 | 进化策略让AI开挂,玩游戏不断给自己续命
一文详解文本语义相似度的研究脉络和最新进展
金融市场中的NLP——情感分析
深度学习自然语言处理
0+阅读 · 2020年10月21日
芝麻街跨界NLP,没有一个ERNIE是无辜的
AINLP
0+阅读 · 2020年4月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
OpenAI被讽ClosedAI?语言模型并没有想象中的强大
机器之心
0+阅读 · 2019年2月20日
任务型对话系统预训练最新研究进展
PaperWeekly
2+阅读 · 2022年1月14日
微信扫码咨询专知VIP会员