BERT原理详解

king的江鸟 2023-01-13 01:52:17

课程名称	适应人群
BERT原理详解	有一定基础的NLP从业人员

本课程详细介绍了BERT网络中的Attention机制、transformer网络结构、训练任务以及相关的算法原理。

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weixin_42871703 2024-01-22

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讲的太粗糙了，内容可以再细致一些，而且有点泛泛。

易码杰研习社 2020-05-29

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也可以，努力学习中，虽然才刚开始学习，什么也不懂

Cruiiff 2020-03-14

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讲的太粗糙了，还需要努力。英文发音需要再清楚些

king的江鸟 2020-03-15

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@Cruiiff 好的谢谢下次一定注意

weixin_45732039 2020-03-13

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weixin_45732039 2020-03-13

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weixin_45732039 2020-03-13

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本课件是对论文 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 的导读与NLP领域经典预训练模型 Bert 的详解，通过介绍NLP领域对通用语言模型的需求，引入 Bert 模型，并对其架构进行宏观微观的解读，然后详细介绍 Bert 每预训练阶段采用的两个任务，以及常见的微调下游任务场景。最后通过可视化的方式，给出 Bert 在向量表征上的优势所在。

内容概要：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google于2018年提出的一种预训练语言模型，它在NLP领域取得了重大突破。BERT的核心创新在于其“深度双向”上下文建模和使用Transformer架构。BERT的预训练目标包括掩蔽语言模型（MLM）和下一句预测（NSP），使其能够同时从句子的前后两个方向理解语言。BERT的基础结构由多个Transformer编码器层组成，输入表示包括词嵌入、位置嵌入和段落嵌入。BERT在句子分类、问答系统、文本蕴含、命名实体识别等多个任务上表现出色。为了应对BERT计算成本高的问题，出现了多种优化版本，如RoBERTa、DistilBERT、ALBERT和TinyBERT，这些版本在保持性能的同时，降低了计算需求。适合人群：对自然语言处理领域感兴趣的开发者、研究人员以及从事相关工作的工程师。使用场景及目标：①理解BERT的工作原理及其在NLP任务中的应用；②掌握BERT的预训练目标和模型结构；③学习如何使用Hugging Face的transformers库进行BERT模型的加载、推理和训练；④了解BERT的优化版本及其应用场景。其他说明：BERT的成功不仅推动了NLP技术的发展，还催生了许多高效的变种模型。无论是学术研究还是工业应用，BERT及其变种模型都具有重要的参考价值和应用前景。建议读者在学习过程中结合实际案例进行实践，以便更好地掌握BERT的相关技术和应用场景。

内容概要：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google在2018年提出的一种预训练语言模型，它通过“深度双向”上下文建模和Transformer架构实现了对语言更精准的理解。BERT的核心创新在于其双向理解能力，即同时从句子的前后两个方向学习语言特征，弥补了传统单向模型的不足。BERT的预训练目标包括掩蔽语言模型（MLM）和下一句预测（NSP），使其能更好地捕捉词汇和句子级别的语义关系。BERT的模型结构基于多层Transformer编码器，输入表示融合了词嵌入、位置嵌入和段落嵌入，输出则是上下文化的词向量。BERT在多个NLP任务如句子分类、问答系统、文本蕴含和命名实体识别中表现出色。此外，BERT存在多种优化版本，如RoBERTa、DistilBERT、ALBERT和TinyBERT，以适应不同的应用场景和计算资源限制。适合人群：对自然语言处理有一定了解的研究人员、工程师和技术爱好者，特别是那些希望深入了解预训练语言模型及其应用的人群。使用场景及目标：①理解BERT的工作原理及其相对于传统语言模型的优势；②掌握如何使用Hugging Face的transformers库加载和应用预训练的BERT模型进行文本分类等任务；③探索BERT在实际项目中的应用，如情感分析、问答系统和命名实体识别等。其他说明：BERT的成功推动了NLP领域的快速发展，尽管其计算成本较高，但通过各种优化版本，BERT及其衍生模型已经成为学术界和工业界不可或缺的工具。学习BERT不仅有助于提升对现代NLP技术的理解，还能为实际项目提供强大的技术支持。

给大家分享一套课程——Python自然语言处理-BERT实战，提供全部课程资料，包括PPT,数据,代码。 Python自然语言处理-BERT模型实战课程旨在帮助同学们快速掌握当下NLP领域最核心的算法模型BERT的原理构造与应用实例。通俗讲解BERT模型中所涉及的核心知识点（Transformer,self-attention等），基于google开源BERT项目从零开始讲解如何搭建自然语言处理通用框架，通过debug源码详细解读其中每一核心代码模块的功能与作用。最后基于BERT框架进行中文情感分析与命名实体识别等主流项目实战。

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