BERT算法实现SQuAD问答系统任务和IMDB文本分类任务

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分类专栏： 人工智能实战教程—论文创新点 文章标签： 算法 bert 分类 pytorch SQuAD IMDB 问答系统
于 2025-01-03 14:50:15 首次发布
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BERT算法实现SQuAD问答系统任务和IMDB文本分类任务

目录

1. BERT算法简介

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google在2018年提出的一种基于Transformer的预训练语言模型。BERT通过双向上下文信息捕捉文本的语义，显著提升了自然语言处理（NLP）任务的性能。BERT的核心思想是通过掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）任务进行预训练，从而学习到通用的语言表示。

1.1 BERT的优势

  • 双向上下文：BERT通过双向Transformer编码器捕捉文本的上下文信息，解决了传统语言模型（如GPT）只能捕捉单向上下文的问题。
  • 通用性强：BERT的预训练模型可以微调到各种下游任务，如文本分类、问答系统、命名实体识别等。
  • 高性能：BERT在多个NLP任务上刷新了当时的性能记录。

1.2 BERT的应用场景

  • 文本分类
  • 问答系统
  • 命名实体识别
  • 语义相似度计算
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