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- 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
- 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 (language model) - Wikipedia
Masked language modeling (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
- 什么是BERT？一文读懂谷歌推出的预训练语言模型 | AI铺子
2018年，谷歌推出的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型，以双向语境理解能力和大规模无监督预训练为核心，彻底改变了NLP的技术范式。本文AI铺子将从技术原理、架构设计、训练方法、应用场景及发展演进五个维度，系统解析BERT的核心价值与行业影响。
- BERT - Hugging Face
Instantiating a configuration with the defaults will yield a similar configuration to that of the BERT google-bert bert-base-uncased architecture Configuration objects inherit from PretrainedConfig and can be used to control the model outputs
- 一文读懂 BERT 模型：从原理到实际应用，看这一篇就够了！-CSDN博客
BERT 是一个自编码语言模型，即预测时同时从两个方向阅读序列。 在一个屏蔽语言建模任务中，对于给定的输入序列，我们随机屏蔽 15% 的单词，然后训练模型去预测这些屏蔽的单词。 为了做到这一点，我们的模型以两个方向读入序列然后尝试预测屏蔽的单词。
- BERT文本分类 | SwanLab官方文档
BERT 通过在大规模语料库上进行预训练，能够捕捉词汇之间的上下文关系，从而在很多任务上取得了优秀的效果。 在这个任务中，我们将使用 BERT 模型对 IMDB 电影评论进行情感分类，具体来说是将电影评论分类为“正面”或“负面”。
- 【万字详解】BERT模型总体架构与输入形式、预训练任务、应用方法 - 知乎
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer的深度学习模型，一经推出便横扫了多个NLP数据集的SOTA（最好结果）。
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