有关于BERT

最新推荐文章于 2025-08-16 23:37:55 发布
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分类专栏： NLP 文章标签： 自然语言处理 深度学习 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45414792/article/details/120818055
BERT模型通过训练理解词汇的上下文含义，常用于填词任务、句子分类、单词分类和自然语言推理（NLI）等。在NLI中，模型判断假设是否符合前提，是一个三分类问题。此外，BERT还可应用于问答系统，经过Fine-Tuning微调适应不同下游任务。

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芝麻街的BERT家族
芝麻街的BERT家族

 

BERT的结构

bert做填词或者做Next Sentence Prediction，其实中间训练的过程就是在读懂这个字的意思，通过上下文读懂了这个词的意思，所以得以做填词或者Next Sentence Prediction。

训练好的参数，得出输出的向量就代表这个词的意思

Fine-Tuning微调：过程是对参数进行再训练，然后用作bert的下游任务，bert的类型分为下面四种：

1.句子分类

 2.单词分类

3.如果现在的任务是 NLI（自然语言推理）。即给定一个前提，然后给出一个假设，模型要判断出这个假设是 正确、错误还是不知道。这本质上是一个三分类的问题，和 Case 1 差不多，对 [CLS] 的 output 进行预测即可

4.问答 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

BERT
04-01
可能包含的文件有： 1. **BERT_model.py**：BERT模型的Python实现，包括Transformer编码器和相关的损失函数。 2. **pretraining.ipynb**：预训练BERT的Jupyter Notebook，展示了掩码语言模型和下一句预测的实现。 3...
WangYuDi 老哥的关于BERT原理的一份PPT分析
08-01
然而，传统的word2vec在建模时会遇到一些问题，例如无法区分不同语境下同一词汇的不同含义，比如中文里的“干哈那”，在不同的语境中可能有不同的意义。 RNN（Recurrent Neural Networks，循环神经网络）是一种用于...
BERT--详解
GDHBFTGGG的博客
10-08 1838
BERT模型概述：BERT是基于Transformer的双向预训练模型，擅长捕捉上下文语义信息，广泛应用于NLP任务。基本结构：主要由输入层、多层Transformer Encoder组成，通过MLM和NSP进行预训练。经典代码：使用Hugging Face的库，简单实现BERT的文本处理。生成任务示例：尽管BERT主要用于理解任务，但可以通过MLM进行词填充等简单生成任务。
11-NLP之Bert介绍和简单示例
weixin_46713695的博客
11-02 965
Bert简介
NLP--BERT(可以说是word2vec的升级版吧)
qq_33472146的博客
06-19 1481
自从2018年9月份BERT发布以来，就一直大火。在将文字转化为词向量，然后训练词向量这一块很出色。打破了多项nlp记录。 然后最近我刚好在学习word2vec这一块，也需要将word2vec这一块改写为doc2vec，不过现在觉得貌似用bert更好。 下面是关于bert的一些介绍的文章： BERT使用详解(实战) 【NLP】彻底搞懂BERT BERT的理解 后面肯定会用上这个的，咚咚咚~ ...
NLP（三十九）使用keras-bert实现完形填空及简单的文本纠错功能
山阴少年
01-24 5034
  在之前的系列文章中，笔者介绍了如何使用keras-bert来调用BERT模型，实现文本多分类，文本多标签分类以及序列标注任务，文章如下： NLP（三十四）使用keras-bert实现序列标注任务 NLP（三十五）使用keras-bert实现文本多分类任务 NLP（三十六）使用keras-bert实现文本多标签分类任务 在本文中，笔者将介绍如何使用keras-bert来调用BERT模型使用完形填空及简单的文本纠错功能。 完形填空   首先，我们来了解下什么是完形填空。所谓完形填空，指的是将句子中缺失的
关于BERT的一些问题
qq_45193988的博客
11-03 576
关于BERT的一些问题
BERT 详解
yitang的博客
11-25 7878
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由 Google 在 2018 年提出的一种预训练语言模型。BERT 在自然语言处理（NLP）领域取得了重大突破，因为它能够有效地捕捉文本的上下文信息，从而在各种 NLP 任务中表现出色。以下是 BERT 模型的详细讲解，包括其架构、训练方法、应用场景和使用方法。
bert模型
qq_57552322的博客
04-19 1779
BERT擅长整个句子的上下文理解，适合句子级的情感分析和分类任务。对于部分分析，你可以在BERT顶部为每个token（词或子词）添加独立的分类头，从而对句子中的不同部分（如每个词的情感和属性）进行分析。这种方法通常是通过Token-level 分类和多任务学习来实现的，BERT会为每个词生成一个上下文感知的表示，然后根据任务目标进行分类。通过这种方式，BERT能够同时处理句子级的情感分析和词汇级的详细分析，从而实现对句子中不同部分的情感和属性分析。
关于BERT的理解
yangqinglin193的博客
04-20 1121
BERT理解 Bert:Bidirectional Encoder Representation from Transformers(深度双向预训练Transformer) Bert是基于Transfomer的深度双向语言表征模型，利用了Transformer结构构造了一个多层双向的Encoder网络。主要特征是所有层都结合上下文语境进行预训练。 OpenAI GPT：采用的是Transformer的Decoder，每个时刻的计算只能依据前面时刻输入的监督型单向语言模型。 ELMO：采用的是LSTM，采用
BERT架构详解
m0_60610428的博客
06-27 1722
BERT架构详解。
Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks下载
03-21
为了解决这个问题，Nils Reimers和Iryna Gurevych提出了Sentence-BERT（SBERT），这是一种基于预训练BERT网络的改进版本，旨在通过使用Siamese和Triplet网络结构来提取语义上有意义的句子嵌入（embeddings）。...
Bert详解.pptx
06-15
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