一文读懂BERT

最新推荐文章于 2024-08-16 13:29:44 发布
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本文探讨了从优快云博客中获取信息的方法，并分析了如何有效地利用这些信息进行知识分享和技术交流。
一文读懂BERT及其变体模型
2501_90323865的博客
05-30 90
在自然语言处理（NLP）领域，语言模型预训练已被证明对提升多种任务的效果卓有成效。从句子级别的自然语言推理、释义，到标记级别的命名实体识别、问答等任务，预训练模型都发挥着重要作用。本文将深入探讨其中极具影响力的BERT模型及其相关变体。
一文读懂BERT：原理、应用与对比
最新发布
2501_90323865的博客
05-30 153
在自然语言处理（NLP）领域，谷歌于2018年推出的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型，可谓是掀起了一场变革风暴。它就像一把万能钥匙，为解决众多自然语言处理任务提供了强大助力。
一文读懂BERT(原理篇)
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一文读懂BERT（从原理到实践） 2018年的10月11日，Google发布的论文《Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》，成功在 11 项 NLP 任务中取得 state of the art 的结果，赢得自然语言处理学界的一片赞誉之声。 本文是对近期关于BERT论文、相关文章、代码进...
一文读懂BERT模型
yihong23的博客
05-07 1万+
语言表示模型 BERT 详解 摘要：在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是近几年出现的、影响深远的创新模型之一。自 2018 年由谷歌团队发布以来，BERT 为众多 NLP 任务设定了新的基准。BERT旨在通过在所有层中对左右上下文进行联合条件反射，从未标记的文本中预训练深度双向表示。因此，预训练的BERT模型可以通过一个额外的输出层进行微调，从而为广泛的任务(如问答和语言推理)创建最先进的
【理论篇】是时候彻底弄懂BERT模型了(收藏)
日积月累，天道酬勤
09-09 8万+
看完本篇文章后，你就真的理解BERT模型的理论知识了。
＜转载＞一文读懂BERT（原理篇）
QM19900420的博客
11-04 328
转载：一文读懂BERT(原理篇)
原创 | 一文读懂 BERT 源代码
数据派THU
09-12 1136
文：陈之炎 本文约4400字，建议阅读10+分钟本文对BERT模型预训练任务的源代码进行了详细解读，在Eclipse开发环境里，对BERT 源代码的各实现步骤分步解析。BERT模型架构是一种基于多层双向变换器（Transformers）的编码器架构，在tensor2tensor库框架下发布。由于在实现过程当中采用了Transformers，BERT模型的实现几乎与Transformers一样。B...
2024年Go最新一文读懂BERT(原理篇)，2024最新中高阶Golang面试题总结
2401_84910839的博客
05-14 738
添加语言模型嵌入可以在许多不同的任务中提供比最先进的技术更大的改进，如下面的图所示。这里有一个简短的概述。1、首先，self-attention会计算出三个新的向量，在论文中，向量的维度是512维，我们把这三个向量分别称为Query、Key、Value，这三个向量是用embedding向量与一个矩阵相乘得到的结果，这个矩阵是随机初始化的，维度为（64，512）注意第二个维度需要和embedding的维度一样，其值在BP的过程中会一直进行更新，得到的这三个向量的维度是64低于embedding维度的。
【转载】一文读懂BERT（原理篇）
lcomecon的博客
09-14 997
一文读懂BERT（原理篇） 2018年的10月11日，Google发布的论文《Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》，成功在 11 项 NLP 任务中取得 state of the art 的结果，赢得自然语言处理学界的一片赞誉之声。 本文是对近期关于BERT论文、相关文章、代码进行学习后的知识梳理，仅为自己学习交...
一文读懂BERT(原理篇) - 转载
Erhu_666的博客
08-29 599
Bert原理
Google BERT原理详解 一文读懂BERT
bbbeoy的专栏
09-14 321
理论： https://zhuanlan.zhihu.com/p/46652512 https://www.cnblogs.com/anai/p/11645953.html https://blog.youkuaiyun.com/sunhua93/article/details/102764783 https://www.cnblogs.com/rucwxb/p/10277217.html http://blog.itpub.net/31559354/viewspace-2636278/ https://w
一本读懂BERT(实践篇)
程序猿废柴的博客
04-18 4万+
目录 一、什么是BERT？ 二、BERT安装 三、预训练模型 四、运行Fine-Tuning 五、数据读取源码阅读 （一） DataProcessor （二） MrpcProcessor 六、分词源码阅读 （一）FullTokenizer （二） WordpieceTokenizer 七、run_classifier.py的main函数 八、BertModel类 九、自己...
一文彻底搞懂Bert（代码+手撕）
Z4400840的博客
08-16 7276
在不断发展的自然语言处理（NLP）领域中，一项被称为 BERT 的突破性创新已经崭露头角，成为一场变革的推手。BERT代表双向编码器来自 Transformer 的表示，它不仅仅是机器学习术语浩瀚海洋中的又一个缩写。它代表了机器理解语言方式的转变，使它们能够理解使人类沟通丰富而有意义的复杂细微差异和上下文依赖关系。
NLP总结（一文读懂BERT前因后果）
qq_39783265的博客
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https://blog.youkuaiyun.com/jiaowoshouzi/article/details/89073944
一文彻底搞懂 bert（图解+代码手撕）
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04-25 2595
BERT 代表双向编码器表示来自Transformer（BERT），用于高效地将高度非结构化的文本数据表示为向量。BERT是一个经过训练的 Transformer 编码器堆栈。主要有两种模型大小：BERT BASE和BERT LARGE。上图清楚地显示了BERT BASE和BERT LARGE之间的区别，即编码器的总数量。下图描述了单个编码器的设计。输入表示可以是单个句子或一对句子。在将输入传递到BERT之前，需要嵌入一些特殊的标记。
一文读懂bert结构。
YI_SHU_JIA的博客
12-27 6335
BERT的结构介绍
一文读懂Transformers框架和原理
05-17
### Transformers框架的原理 Transformers框架的核心基于Transformer架构，这是一种由Vaswani等人于2017年提出的神经网络模型[^4]。该架构主要分为两个部分：Encoder（编码器）和Decoder（解码器）。然而，在实际应用中，某些变体可能仅使用其中一个部分。 #### 输入表示 对于像BERT这样的模型，其输入是由三种嵌入向量相加构成的：Token Embeddings、Positional Embeddings以及Segment Embeddings[^1]。这种组合允许模型不仅学习单词的意义及其位置关系，还能区分不同句子片段间的差异。 #### 架构组成 - **自注意力层**：这是Transformer的关键创新之一，它让模型可以关注到输入序列的不同部分，从而捕捉更丰富的语义信息[^3]。 - **前馈神经网络**：应用于每一个位置上的独立转换操作，增加了表达能力。 - **归一化与残差连接**：通过加入这些技术来改善深层结构的学习效果并防止梯度消失问题的发生[^3]。 ### 使用教程 要开始使用Transformers库来进行自然语言处理任务，可以从安装Hugging Face提供的`transformers`包入手： ```bash pip install transformers ``` 加载预训练好的模型非常简便，比如下面是如何加载BERT用于分词的例子: ```python from transformers import BertTokenizer, TFBertModel tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = TFBertModel.from_pretrained("bert-base-uncased") inputs = tokenizer("Hello world!", return_tensors="tf") outputs = model(inputs) print(outputs.last_hidden_state) ``` 这段代码展示了如何初始化一个BERT tokenizer 和对应的TF (TensorFlow) 版本的 BERT 模型，并对一句话进行了编码得到隐藏状态作为输出。 ### 实战案例 - 计算词语相似度 如果想探索词汇间的关系，则可以通过Word Embedding实现这一点。这里给出一段简单的Python脚本来展示这一过程[^5]: ```python from gensim.models import KeyedVectors # 加载Google News pre-trained vectors word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format('./GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True) similar_words = word_vectors.most_similar('king', topn=5) for w,score in similar_words: print(f"{w}: {score}") ``` 此示例说明了如何利用预先训练好的谷歌新闻数据集中的词向量找到最接近给定单词的概念。
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