BERT模型解读

最新推荐文章于 2025-10-07 23:58:58 发布
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#bert #自然语言处理 #深度学习

BERT是一种基于Transformer的预训练深度双向编码语言理解模型，通过Masked LM和NSP任务进行预训练。它克服了ELMo和GPT的局限，允许模型在每个层中充分利用上下文信息。在微调到下游任务时，只需添加输出层，无需改变模型结构，且在多个NLP任务中表现出SOTA性能。预训练与微调的不一致性和mask token的独立假设是BERT的主要缺点。

NLP系列模型解析：
Transformer：https://blog.youkuaiyun.com/lppfwl/article/details/121084602
GPT系列：https://blog.youkuaiyun.com/lppfwl/article/details/121010275
BERT：https://blog.youkuaiyun.com/lppfwl/article/details/121124617

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
2019年goole AI发表的文章，附上原文：https://paperswithcode.com/method/bert
pytorch版本代码：https://github.com/huggingface/transformers/tree/master/src/transformers/models/bert

BERT名字由来: Bidirectional Encoder Representations from Transform

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bert系列第一篇： bert进行embedding
iterate7的博客
10-04 1万+
bert可以干啥 我们理解bert为一个transformer集合，输入是一句话，输出是经过transform的结果。我们了解，深度学习的本质就是抽取核心特征， 这也是bert的核心功能，而且以transformer为主要模块，具有更优秀的attention功能，捕获的特征更为精确和全面。 一句话概括， bert就是一个抽取器。输入一句话（词序列），输出抽取后的embedding序列。 输入输出 输入会加入特殊的[CLS]代表整句话的含义，可以用于分类。 input的词help，prince，ma
BERT 模型是什么
一览无遗
01-08 1875
BERT（代表 Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是 Google 于 2018 年开发的开源模型。这是一项雄心勃勃的实验，旨在测试所谓的 Transformers（一种创新的神经架构，由谷歌研究人员在 2017 年的著名论文《注意力是你所需要的一切》中提出）在自然语言 （NLP） 任务上的性能。BERT成功的关键在于其变压器架构。在 Transformer 出现之前，对自然语言进行建模是一项非常具有挑战性的任务。
【自然语言处理】BERT模型
最新发布
2401_84149564的博客
10-07 2477
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，通过掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务实现深度双向语义理解。其核心创新在于双向上下文建模，突破了传统单向语言模型的局限。本文详细介绍了BERT的算法原理、实现步骤及训练流程，包括文本预处理、模型架构、训练策略和可视化监控。通过PyTorch实现了一个轻量化BERT模型，并展示了其在经济全球化文本上的预训练过程。
bert 适合 embedding 的模型
木下瞳的博客
03-27 3107
直接使用 bert 先 embedding 然后找出相似的文本，效果都不太好，试过 bert-base-chinese，bert-wwm，robert-wwm 这些，都有一个问题，那就是明明不相似的文本却在结果中变成了相似，真正相似的有没有，例如：手机壳迷你版，与这条数据相似的应该都是跟手机壳有关的才合理，但结果不太好，明明不相关的，余弦相似度都能有有 0.9 以上的，所以问题出在 embedding 上，找了适合做 embedding 的模型，再去计算相似效果好了很多，合理很多。
Bert模型
小k要加油的博客
02-06 1055
语言表示 语言表示有两种类型： 1、上下文无关的语言表示，例如 Glove 和 Word2vec，其中词汇表中每个标记的嵌入是恒定的，并且不依赖于单词的上下文。 缺点：具有完全不同含义的同一个词将具有相同的表示 2、上下文有关的语言表示，例如 Elmo 和 OpenAI-GPT，其中令牌表示取决于使用它的单词的上下文 BERT 模型有助于生成每个令牌的上下文表示。它甚至能够获取整个句子、句子对或段落的上下文。 BERT 基本上使用了在非常大的数据集上以无监督的方式对模型进行预训练的概念进行...
bert模型
M_arshal_的博客
10-26 360
一、bert的输入处理 （1）如果有token_b就用分割符进行拼接，并返回[0][0][0][0][0][0][0][0][0][1][1][1][1]v1][1]这样的标记 （2）如果没有token_b就用分割符包装token_a，并返回[0][0][0][0][0][0][0][0][0] 二、bert的encoder结构 就和transformers的encoder类似，下面讲区别： 就是多了segment的embedding以及随机初始化的扰动embedding 这里加入可学习的位置编码，也就
BERT模型解读与简单任务实现
Srlua的博客
11-30 1015
多层双向transformer编码器模型Bert解读以实现论文中提到的预训练任务
BERT模型的深度解读
qq_41898761的博客
05-28 2989
一、BERT整体概要 Bert由两部分组成： 预训练（Pre-training）:通过两个联合训练任务得到Bert模型 微调（Fine-tune）：在预训练得到bert模型的基础上进行各种各样的NLP 二、预训练 输入经过bert encoder层编码后，进行MLM任务和NSP任务，产生联合训练的损失函数从而迭代更新整个模型中的参数。 Bert Encoder：采用默认的12层transformer encoder layer对输入进行编码 MLM任务：掩蔽语言模型，遮盖句子中若干词，用周围词去预
Bert模型解读（transformer库源码解读）
jiangchao98的博客
06-16 3161
BERT输出两个张量 #outputs[0]是last_hidden_state, 是基于token表示的， 对于实体命名、问答非常有用、实际包括四个维度[layers, batches, tokens, features] #outputs[1]是整个输入的合并表达， 形状为[1, representation_size], 提取整篇文章的表达， 不是基于token级别的 #outputs一共四个属性、last_hidden_state, pooler_output, hidden_states, at.
[DL]BERT模型解读
sinat_41506268的博客
08-17 887
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型在论文中提出，BERT即双向的Transformer的Encoder表示。pre-training：利用无监督的方式对语言模型进行预训练；fine-tuning：通过监督的方式在具体语言任务上进行fine-tuning。
BERT模型
02-11 1044
BERT整体框架包含pre-train和fine-tune两个阶段。pre-train阶段模型是在无标注的标签数据上进行训练，fine-tune阶段，BERT模型首先是被pre-train模型参数初始化，然后所有的参数会用下游的有标注的数据进行训练。BERT是用了Transformer的encoder侧的网络，encoder中的Self-attention机制在编码一个token的时候同时利用了其上下文的token，其中‘同时利用上下文’即为双向的体现，而并非像Bi-LSTM那样把句子倒序输入一遍。
BERT模型工程
11-22
google 最新推出的BERT模型工程代码，在11个NLP数据集上达到最优效果
【Bert系列模型】
weixin_55448492的博客
03-07 2207
概念BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google于2018年10月提出的一种基于**Transformer**的预训练语言模型。它在NLP任务中取得了突破性的成果，极大地提升了模型在问答、文本分类等任务上的表现。BERT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。
BERT模型（Attention注意力机制 + Transformer Encoder）
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m0_56945333的博客
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BERT模型利用大规模无标注的预料训练，获得包含文本内在语义信息的Representation。 本文旨在入门BERT，初步了解了解BERT的工作原理
BERT预训练模型英文版详细文件解读
BERT模型在多项NLP任务中被证明非常有效，包括问答系统、文本分类、命名实体识别等。 BERT模型的预训练过程分为两步：首先是预训练阶段，接着是微调阶段。在预训练阶段，模型使用大量无标注文本进行学习，以获得...
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