online gambling singapore online gambling singapore online slot malaysia online slot malaysia mega888 malaysia slot gacor live casino malaysia online betting malaysia mega888 mega888 mega888 mega888 mega888 mega888 mega888 mega888 mega888 NLP工程師都在看的:從入門到精通谷歌BERT技術

摘要: 為了確保大家可以循序漸進地理解BERT是怎樣一項技術,它又是如何在命名實體識別(命名實體識別,NER)任務中被應用的(它可以應用在很多NLP任務中,這裡只是以實體識別為背景舉例),我們需要先了解一些...

 


What ?

命名實體識別是自然語言處理領域的基礎任務,一直以來是科研的研究方向之一,是關係抽取,事件抽取,知識圖譜,信息提取,問答系統,句法分析,機器翻譯等諸多NLP任務的基礎,被廣泛應用在自然語言處理領域,同時在自然語言處理技術走向實用化的過程中佔有重要地位。

其任務是將文本中的語言元素定位和分類為預定義的類別,例如人員,組織,地點,數量,時間表達,貨幣價值,百分比等,又或者是一些領域的專業詞彙。舉一個例子,“昨天,川普在推特發表了對中國加徵關稅的決定“這樣的一句話裡,我們希望通過NER模型將標籤”人“分配給”川普“,將標籤”國家“分配給”中國“ 。

BERT作为NLP领域一颗耀眼的新星,它有哪些優勢呢?下面主要介紹BERT的三個亮點Transformer、Masked LM、sentence-level。

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Full Text: 鍊數成金

 

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