BERT
利用了真双向的Transformer 为了利用双向信息，改进了普通语言模型成为完形填空式的Mask-LM(Mask-Language Model) 利用Next Sentence Prediction任务学习句子级别信息 进一步完善和扩展了GPT中设计的通用任务框架，使得BERT能够支持包括：句子对分类任务、单句子分类任务、阅读理解任务和序列标注任务 Transformer Encoder因为有S
相关文章
- 1. BERT家族：sentence-BERT
- 2. BERT家族：K-BERT
- 3. BERT家族：BERT-WWM
- 4. BERT
- 5. Bert
- 6. bert
- 7. BERT家族：族长BERT
- 8. BERT 服务化 bert-as-service
- 9. NLP---BERT
- 10. Task10 BERT
- 更多相关文章...
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. BERT家族：sentence-BERT
- 2. BERT家族：K-BERT
- 3. BERT家族：BERT-WWM
- 4. BERT
- 5. Bert
- 6. bert
- 7. BERT家族：族长BERT
- 8. BERT 服务化 bert-as-service
- 9. NLP---BERT
- 10. Task10 BERT