bert

汗流浃背了吧，老弟！

把 Bert 回炉重铸——基于Bert的生成式任务训练语言模型的目标是计算一个句子的概率。简单来说，就是让计算机学会“说人话”。在数学上，给定序列 w1,w2,...,wnw_1, w_2, ..., w_nw1,w2,...,wn，其概率表示为：

BERT + CRF实现的中文 NER模型训练

Bert系列之为什么选择chinese_roberta_wwm_extchinese_roberta_wwm_ext是一个为中文优化的预训练语言模型，由哈工大讯飞联合实验室在2019年发布。它通过全词掩码（Whole Word Masking）等技术改进，在多项中文NLP任务上表现出色。

【大模型】-微调-BERT这样存储的模型和数据集会下载到指定路径（1）需要下载bert-base-chinese模型和lansinuote/ChnSentiCorp数据集（2）模型和数据集下载行为

【大白话 AI 答疑】第8篇 BERT与传统机器学习（如贝叶斯）在文本分类中的区别及效果对比核心结论：在数据量充足、任务复杂度高的文本分类场景下，BERT效果显著优于传统机器学习方法；但在小数据、简单任务场景中，贝叶斯等传统方法可能更高效、更稳定。

（十）自然语言处理笔记——基于Bert的文本分类的项目本博文采用的文本分类数据集主要包含七个类别，依次如下：模型结构：BERT + 全连接分类头测试结果：TextCNN 结构详解：

BERT 和 Transformer 的关系BERT 和 Transformer 的关系，可以用一句话概括：BERT 是基于 Transformer 架构构建的预训练语言模型。

BERT：让模型 “读懂上下文” 的双向语言学习法BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是由Google在2018年提出的预训练语言模型，它彻底改变了自然语言处理领域。

python bert_score使用本地模型的方法bert_score是一个用于评估文本生成质量的Python库，基于预训练的BERT模型计算参考文本与生成文本之间的语义相似度。它通过比较两个文本的BERT嵌入向量来评估它们的匹配程度，比传统的n-gram匹配方法（如BLEU、ROUGE）更能捕捉语义层面的相似性。一般bert_score 是仅仅支持指定模型名称然后再代码实现里面从Hugging Face上面拉取模型。但是如果我们在有限制的网络环境中在线拉取模型就会失败，比较合适的解决办法就是先将模型下载到本地，然后给bert_score指定模型路径。

机器学习高阶教程＜2＞优化理论实战：BERT用AdamW、强化学习爱SGD训练BERT时loss突然爆炸，调了学习率、查了数据却毫无头绪？用Adam训练大模型明明“公认更强”，可AlphaGo、ChatGPT的强化学习模块偏要执着于“古老”的SGD？GPU显存不足只能把batch_size从32压到4，结果训练震荡到根本无法收敛？

自然语言处理容易混淆知识点(二)BERT和BERTopic的区别BERT 特点：BERTopic 特点：完全可以！ BERTopic 是模型无关的：BERT 是 “肌肉”（提供语义理解能力），BERTopic 是 “大脑”（组织思考，发现模式）。

当算法试图解决一切：技术解决方案主义的诱惑与陷阱目录一、理想主义的蓝图：当Google试图用算法定义“优质”信息二、表象的成功与本质的回避：当“优质”成为一个黑箱

基于 BERT 实现文本相似度打分：完整项目实战文本相似度计算是自然语言处理（NLP）中的经典任务，而 STS-B（Semantic Textual Similarity Benchmark）数据集是该任务的主流评测基准 —— 它要求模型对两个句子的语义相似度进行 0-5 的连续值打分（0 完全不相似，5 完全相同）。本文将分享如何基于 BERT 模型实现 STS-B 文本相似度打分的完整项目，涵盖模块化设计、数据处理、模型构建、训练优化及实战问题解决，最终产出可直接运行的工业级代码。

【自然语言处理】预训练10：预训练BERT【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈PyTorch深度学习 ⌋ ⌋ ⌋ 深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现

bert常见的变体ALBERT通过两种改进降低参数量：RoBERTa的改进聚焦于训练策略优化：大批量的作用：可提高MLM建模目标的复杂性以及最终任务的准确性。

华为Atlas310意图识别如何实现？✨ 前言：为啥选Atlas310做BERT意图识别？在NLP落地场景中，意图识别是智能客服、智能音箱等产品的核心模块，而BERT模型虽精度出色，但部署时的性能与资源占用问题一直是痛点。华为Atlas 310作为面向边缘场景的高能效AI处理器，凭借昇腾310芯片的强大算力，能完美平衡BERT推理的速度与成本，特别适合边缘端轻量化部署需求。

【NLUs篇】01：JointBERT:用于联合意图分类和槽位填充的 BERT 模型该论文的模型实现逻辑清晰，属于典型的“预训练+微调”范式。BERT 编码器：任务分支 1：意图分类 (Intent Classification)

短文本自动分类投递项目用户在众多新闻资讯中, ⼀定有更感兴趣的类别. 比如男生的历史, 军事, 足球等,⼥⽣的财经, ⼋卦, 美妆等. 如果能将用户更感兴趣的类别新闻主动筛选出来, 并进行推荐阅读, 那么点击量, 订阅量, 付费量都会有明显增长。将短文本自动进行多分类, 然后像快递⼀样的"投递"到对应的"频道"中, 因此本项目应运而生。

黑客思维者

BERT 双向编码器架构在自然语言处理领域的潜力与优势分析BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是 Google 于 2018 年提出的双向编码器架构，彻底变革了自然语言处理（NLP）领域。本文深入分析了 BERT 在核心 NLP 任务中的学术潜力与核心优势。BERT 通过创新的掩码语言模型（MLM）预训练策略，实现了真正意义上的双向语境理解，能够同时利用左右上下文信息学习语言表示。实验数据证明，BERT 在 11 项 NLP 任务中取得了突破性成果：将 GLUE 基准分数提升至

生成模型实战 | BERT详解与实现BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是 Google 在提出的预训练语言模型，它通过 Transformer 编码器结构和掩码语言模型 (Masked Language Model, MLM) 任务，实现了真正的双向上下文理解。在本节中，我们将学习如何从零开始训练自编码语言模型。训练过程包括模型的预训练和针对特定任务的训练。首先，学习 BERT (Bidirectional Encoder Representatio