全文翻译下载，移步至 GitHub BERT_Paper_Chinese_TranslationBERT：预训练的深度双向 Transformer 语言模型Jacob Devlin；Ming-Wei Chang；Kenton Lee；Kristina ToutanovaGoogle AI Language{jacobdevlin,mingweichang,kentonl,kristout}@goo...
Finetune Bert for ChineseNLP 问题被证明同图像一样，可以通过 finetune 在垂直领域取得效果的提升。Bert 模型本身极其依赖计算资源，从 0 训练对大多数开发者都是难以想象的事。在节省资源避免重头开始训练的同时，为更好的拟合垂直领域的语料，我们有了 finetune 的动机。Bert 的文档本身对 finetune 进行了较为详细的描述。随着 Bert as s...
本文介绍了一种新的语言表征模型 BERT——来自 Transformer 的双向编码器表征。与最近的语言表征模型不同，BERT 旨在基于所有层的左、右语境来预训练深度双向表征。BERT 是首个在大批句子层面和 token 层面任务中取得当前最优性能的基于微调的表征模型，其性能超越许多使用任务特定架构的系统，刷新了 11 项 NLP 任务的当前最优性能记录。BERT 相关资源加更BERT在中文和小数...
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