自然语言处理预训练——预训练BERT

时间：2023-11-18 20:55:38浏览次数：31

标签：BERT 上下文训练词元亿个自然语言

原始的BERT有两个版本，其中基本模型有1.1亿个参数，大模型有3.4亿个参数。
在预训练BERT之后，我们可以用它来表示单个文本、文本对或其中的任何词元。
在实验中，同一个词元在不同的上下文中具有不同的BERT表示。这支持BERT表示是上下文敏感的。

标签：BERT,上下文,训练,词元,亿个,自然语言
From： https://www.cnblogs.com/yccy/p/17841095.html

自然语言处理预训练—— 来自Transformers的双向编码器表示（BERT）
我们已经介绍了几种用于自然语言理解的词嵌入模型。在预训练之后，输出可以被认为是一个矩阵，其中每一行都是一个表示预定义词表中词的向量。事实上，这些词嵌入模型都是与上下文无关的。让我们先来说明这个性质。从上下文无关到上下文敏感ELMo（EmbeddingsfromLanguageModels）是......
代码随想录算法训练营第七天 | ● 454.四数相加II ● 383. 赎金信 ● 15. 三数之和
今日学习的文章链接和视频链接https://programmercarl.com/链表理论基础.html●454.四数相加IIvarfourSumCount=function(nums1,nums2,nums3,nums4){letcount=0letmap=newMap();for(letnumber1ofnums1){for(letnumber2ofnums......
自然语言处理预训练——词的相似性和类比任务
在 14.4节中，我们在一个小的数据集上训练了一个word2vec模型，并使用它为一个输入词寻找语义相似的词。实际上，在大型语料库上预先训练的词向量可以应用于下游的自然语言处理任务，这将在后面的 15节中讨论。为了直观地演示大型语料库中预训练词向量的语义，让我们将预训练词向量应用到......
自然语言处理预训练——子词嵌入
在英语中，“helps”“helped”和“helping”等单词都是同一个词“help”的变形形式。“dog”和“dogs”之间的关系与“cat”和“cats”之间的关系相同，“boy”和“boyfriend”之间的关系与“girl”和“girlfriend”之间的关系相同。在法语和西班牙语等其他语言中，许多动词有40多种变......
【HDU 1276】士兵队列训练问题题解（链表+模拟）
某部队进行新兵队列训练，将新兵从一开始按顺序依次编号，并排成一行横队，训练的规则如下：从头开始一至二报数，凡报到二的出列，剩下的向小序号方向靠拢，再从头开始进行一至三报数，凡报到三的出列，剩下的向小序号方向靠拢，继续从头开始进行一至二报数。。。，以后从头开始轮流进行一至二报数、一至......
代码随想录算法训练营第六天 |● 哈希表理论基础 ● 242.有效的字母异位词 ● 349.
今日学习的文章链接和视频链接https://programmercarl.com/哈希表理论基础.html242.有效的字母异位词varisAnagram=function(s,t){if(s.length!==t.length)returnfalseletmap=newMap();for(letcharofs){if(!map.get(char)){......
c5w2_自然语言处理与词嵌入
自然语言处理与词嵌入词嵌入one-hot向量表示了每个词在词汇表中的位置，但是每个one-hot向量的内积为0，不能表示出每个词之间的相互关系。Iwantaglassoforangejuice.Iwantaglassofapple__.例如，对于上述的这样一句话，通过学习算法可能知道在orange后面填入juice是一......
代码随想训练营第三十七天（Python）｜ 738.单调递增的数字、968.监控二叉树
738.单调递增的数字classSolution:defmonotoneIncreasingDigits(self,n:int)->int:#主要思路当前数字比前面数字小时。前面数字-1，当前数字变2为9str_n=str(n)foriinrange(len(str_n)-1,0,-1):ifstr_n[i]<str_n[......
代码训练营第三十八天（Python）｜ 509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯
509.斐波那契数1、动态规划classSolution:deffib(self,n:int)->int:ifn<=1:returnn#dp[i]代表第i个数的斐波那契值dp=[0]*(n+1)dp[0]=0dp[1]=1foriinrange(2,n+1):......
深度学习算法原理实现——自写神经网络识别mnist手写数字和训练模型
代码来自：https://weread.qq.com/web/reader/33f32c90813ab71c6g018fffkd3d322001ad3d9446802347《python深度学习》fromtensorflow.keras.datasetsimportmnistfromtensorflow.kerasimportoptimizersimporttensorflowastfimportnumpyasnpclassNaiveDense:d......

自然语言处理预训练——预训练BERT

相关文章

赞助商

阅读排行