BERT扩展 （来自变压器的双向编码器表示）是Google AI语言小组提出的一种通用的自动编码预训练方法，它在11个NLP任务（包括问题回答，自然，语言推理和情感分析）方面获得了最新的技术成果。 BERT旨在通过在所有层的左，右上下文上共同进行条件调节来预训练来自未标记文本的深层双向表示，这使它可以轻松地针对下游任务进行微调，而无需进行大量针对特定任务的体系结构修改。 该项目旨在提供基于当前BERT的扩展，并将BERT的功能带给NER和NLU等其他NLP任务。 图1：在不同任务上对BERT

基于BERT的多语言文本情感分析 介绍 社交媒体广泛用于现代人的交流中，推特在英语国家中广泛用于表达情感。 微博在中国被广泛用作同一工具。 他们两个都通过几段文字表达了情感。 有必要设计一种可以对多种语言进行情感分类的系统。 对文本进行情感分类的困难如下。 首先，具有讽刺意味的是，例如交通警察因未付停车费而将他的驾照吊销了。 其次，在与域相关的问题中，例如，我的计算机的冷却系统声音非常大，这是负面的。 可以肯定地说我家的声音很大。 第三，网络流行词也将影响情绪分析，意义在标记化后将完全改变。