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上传时间: 2021-03-08
详细说明：伯特·比托奇
Google AI的2018 BERT的Pytorch实现，带有简单注释
BERT 2018 BERT：用于语言理解的深度双向变压器的预培训论文URL： :
介绍
Google AI的BERT论文显示了在各种NLP任务（新的17个NLP任务SOTA）上的惊人结果，包括胜过SQuAD v1.1 QA任务的人类F1得分。 本文证明，通过适当的语言模型训练方法，基于Transformer（自注意）的编码器可以有效地替代先前的语言模型。 更重要的是，他们向我们展示了这种经过预先训练的语言模型可以转移到任何NLP任务中，而无需建立特定于任务的模型体系结构。
这个惊人的结果将记录在NLP历史上，我希望有关BERT的更多论文很快就会发表。
此仓库是BERT的实现。 代码非常简单，易于理解。 其中一些代码基于带
目前，该项目正在进展中。 并且代码尚未验证。
安装
pip insta
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