6.自然语言处理学习笔记：Multi-head-self-attention 和Transformer基础知识和BERT文本分类原理

原创于 2021-11-15 10:15:59 发布

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#自然语言处理 #人工智能 #nlp

本文深入探讨了Transformer架构的工作原理，特别是Multi-head Self-Attention机制如何捕捉局部信息。同时，我们详细介绍了BERT的预训练与文本分类方法，展示了其在自然语言处理领域的卓越性能。通过实例分析，揭示了这两种技术在信息抽取和理解中的关键作用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Multi-head-self-attention：

可以更细致的去发现局部信息。

Transformer：

BERT文本分类原理：

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