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本文将阐述BERT中嵌入层的实现细节，包括token embeddings、segment embeddings, 和position embeddings.目录概览1 Token Embeddings作用实现2 Segment Embeddings作用实现3 Position Embeddings作用实现4 合成表示概览下面这幅来自原论文的图清晰地展示了BERT中每一个嵌入层的作用：和大多数NLP深度学习模型一样，BERT将输入文本中的每一个词（token)送入token

http://www.manongjc.com/article/30232.htmlhttps://daiwk.github.io/posts/nlp-bert-code-annotated-framework.html#get-pooled-outputhttps://blog.youkuaiyun.com/weixin_39470744/article/details/84401339模型构建...

Attention Is All You Need自从Attention机制在提出之后，加入Attention的Seq2Seq模型在各个任务上都有了提升，所以现在的seq2seq模型指的都是结合rnn和attention的模型。传统的基于RNN的Seq2Seq模型难以处理长序列的句子，无法实现并行，并且面临对齐的问题。所以之后这类模型的发展大多数从三个方面入手： input的方向性：...

pretrain两个任务：论文不使用传统的从左到右或从右到左的语言模型来预训练BERT。相反，使用两个新的无监督预测任务对BERT进行预训练。1 预测词双向 采用MLM（mask language model）[只预测masked words而不是重建整个句子]为了达到真正的bidirectional的LM的效果，作者创新性的提出了Masked LM，但是缺点是如果常常把一些词m...

基于官方的https://github.com/google-research/bert if mode == tf.estimator.ModeKeys.TRAIN: train_op = optimization.create_optimizer( total_loss, learning_rate, num_train_steps, num_warmup_steps, use_tpu) logging_hook = tf.train.Logging