|
- 读懂BERT，看这一篇就够了 - 知乎
BERT (Bidirectional Encoder Representation from Transformers)是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型，该模型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
- 万字长文，带你搞懂什么是BERT模型（非常详细）看这一篇就够了！-CSDN博客
BERT 语言模型因其对多种语言的广泛预训练而脱颖而出，与其他模型相比，它提供了广泛的语言覆盖范围。 这使得 BERT 对于非英语项目特别有利，因为它提供了跨多种语言的强大上下文表示和语义理解，增强了其在多语言应用中的多功能性。
- BERT 系列模型 | 菜鸟教程
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是2018年由Google提出的革命性自然语言处理模型，它彻底改变了NLP领域的研究和应用范式。
- BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language . . .
Unlike recent language representation models, BERT is designed to pre-train deep bidirectional representations from unlabeled text by jointly conditioning on both left and right context in all layers
- BERT (language model) - Wikipedia
Masked Language Model (MLM): In this task, BERT ingests a sequence of words, where one word may be randomly changed ("masked"), and BERT tries to predict the original words that had been changed
- BERT - Hugging Face
BERT is also very versatile because its learned language representations can be adapted for other NLP tasks by fine-tuning an additional layer or head You can find all the original BERT checkpoints under the BERT collection The example below demonstrates how to predict the [MASK] token with Pipeline, AutoModel, and from the command line
- 掌握 BERT：自然语言处理 (NLP) 从初级到高级的综合指南（1）-腾讯云开发者社区-腾讯云
BERT（来自 Transformers 的双向编码器表示）是 Google 开发的革命性 自然语言处理 (NLP) 模型。 它改变了语言理解任务的格局，使机器能够理解语言的上下文和细微差别。
- BERT - 维基百科，自由的百科全书 - zh. wikipedia. org
基于变换器的双向编码器表示技术 （英语： Bidirectional Encoder Representations from Transformers， BERT）是用于 自然语言处理 （NLP）的预训练技术，由 Google 提出。 [1][2] 2018年，雅各布·德夫林和同事创建并发布了BERT。 Google正在利用BERT来更好地理解用户搜索语句的语义。
|
|
|