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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。
- 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
问：谷歌是基于 BERT 的吗？ BERT 和 RankBrain 是 Google 搜索算法的组成部分，用于处理查询和网页内容，以便更好地理解并改善搜索结果。
- BERT - 維基百科，自由的百科全書 - zh. wikipedia. org
基於變換器的雙向編碼器表示技術 （英語： Bidirectional Encoder Representations from Transformers， BERT）是用於 自然語言處理 （NLP）的預訓練技術，由 Google 提出。 [1][2] 2018年，雅各布·德夫林和同事創建並發布了BERT。 Google正在利用BERT來更好地理解用戶搜索語句的語義。
- 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
- 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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