bert模型

第五届“达观杯”自然语言处理算法竞赛——基于大规模预训练模型的风险事件标签识别已于10月中旬在第十届CCF自然语言处理与中文计算国际会议现场落下帷幕。 本届大赛达观数据提供了72G、上亿条通用领域经过脱敏的资讯信息用来支持预训练模型。训练集有14009条样本，数据来自于金融、政务、军事等多个领域，不均匀分布在3

字幕组双语原文： NLP之文本分类：「Tf-Idf、Word2Vec和BERT」三种模型比较 英语原文： Text Classification with NLP: Tf-Idf vs Word2Vec vs BERT 翻译：雷锋字幕组（

在去年11月份，NLP大神Manning联合谷歌做的ELECTRA一经发布，迅速火爆整个NLP圈，其中ELECTRA-small模型参数量仅为 BERT-base模型的1/10，性能却依然能与BERT、RoBERTa等模型相媲美。 在前不久，谷歌终于开源了ELECTRA，并发布了预训练模型，这对于缺大算力的高校

雷锋网(公众号：雷锋网) AI 源创评论按： 近日，谷歌宣布将 AI 语言模型 ELECTRA 作为 TensorFlow 之上的开源模型发布。该方法用到了一种称为替换令牌检测（RTD）的新预训练任务，使其能够在从所有输入位置学习的同时，训练双向模型。 并且，在同等计算资源的情况

模型压缩可减少受训神经网络的冗余，由于几乎没有 BERT 或者 BERT-Large 模型可直接在 GPU 及智能手机上应用，因此模型压缩方法对于 BERT 的未来的应用前景而言，非常有价值。软件工程师 Mitchell A. Gordon 在本文中总结了所有的 BERT 压缩模型的方法，并对该领域的论文进行罗列及分类

原文作者：Grigory Sapunov翻译：Camel原文标题：Speeding up BERT 原文链接： https://blog.inten.to/speeding-up-bert-5528e18bb4ea 雷锋网AI科技评论按：BERT 在 NLP 领域的地位正如 ResNet 在 C

雷锋网(公众号：雷锋网) AI 开发者按： 近日，谷歌发布了包含 7 种语言释义对的全新数据集，即：PAWS 与 PAWS-X。BERT 通过该数据集的训练，在释义对问题上的精度实现了约为 3 倍的提升；其它先进的模型也能够利用该数据集将精度提高到 85-90%。谷歌希望这些数据集将有助

公众号/AI前线作者 | Clara Deng采访嘉宾 | 张俊林编辑 | NatalieAI 前线导读：NLP 是人工智能中最难的问题之一，对它的研究与落地充满了挑战性。预训练模型 BERT 的出现给自然语言处理领域带来了里程碑式的改变。我们采访了新浪微博机器学习团队 AI Lab 负责人张俊林老师，他推测，BERT

雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按： 7 月 30 日，百度发布了 ERNIE（Enhanced Representation through kNowledge IntEgration）的优化版本——ERNIE 2.0 自然语言理解框架。这个中英文对话的 AI 框架不仅获得了最

雷锋网 AI 科技评论按： 自 2018 年以来，预训练无疑是自然语言处理（NLP）领域中最热门的研究课题之一。通过利用 BERT、GPT 和 XLNet 等通用语言模型，该领域的研究者们在自然语言理解方面已经取得了许多重大的突破。然而，对于序列到序列的自然语言生成任务，这些主流的预训练方法并没有带来显著的改进