上一篇文章介绍了 Google 最新的BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ，这个模型在 11 个 NLP 任务上刷新了纪录。
大数据文摘授权转载自数据派THU作者：陈之炎 一直以来，Twitter是新闻的重要来源，在COVID-19大流行期间，公众可以在推特上表达自己的焦虑情绪。然而，要对Twitter上海量的COVID-19信息手动进行分类、过滤和总结，几乎是不可能做到的。这个艰巨而富有挑战性的任务便落到了BERT 头上，作为自然语言处理（NLP）领域机器学习工具的不二选择，利用BERT模型来对Twitter上海量的COVID-19信息自动进行分类、过滤和总结，提高对Twitter上相关COVID-19内容的理解，以及针对这
2018年已经成为自然语言处理机器学习模型的转折点。我们对如何以最能捕捉潜在意义和关系的方式、最准确地表示单词和句子的理解正在迅速发展。
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2018 年已经成为自然语言处理机器学习模型的转折点。我们对如何以最能捕捉潜在意义和关系的方式、最准确地表示单词和句子的理解正在迅速发展。
2018 年是机器学习模型处理文本（更准确地说是自然语言处理，简称 NLP）的一个转折点。如何最好地表征词和句子以便最好地理解其潜在含义和关系？我们对此的概念理解正在快速演进。此外，NLP 社区也一直都在提出强大的新组件——你可以免费下载它们并将其用在你自己的模型和流程中（这被称为 NLP 的 ImageNet 时刻，是指这类似于多年前用于计算机视觉任务的机器学习的加速发展）。
在多标签分类问题中，训练集由实例组成，每个实例可以被分配有表示为一组目标标签的多个类别，并且任务是预测测试数据的标签集。例如：
ACL2020 Best Paper有一篇论文提名奖，《Don’t Stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks》。这篇论文做了很多语言模型预训练的实验，系统的分析了语言模型预训练对子任务的效果提升情况。有几个主要结论：
昨天，谷歌在GitHub上发布了备受关注的“最强NLP模型”BERT的TensorFlow代码和预训练模型，不到一天时间，已经获得3000多星！
审稿人：Jepson，Datawhale成员，毕业于中国科学院，目前在腾讯从事推荐算法工作。
下载地址：https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm
目前这篇arXiv预印版为短文篇幅，不过小编发现，OpenReview上有匿名提交的完整版本，下载地址：
想象一下这样一个在大量未标注数据集中训练的模型，你仅仅只需要做一点的微调，就可以在11个不同的NLP任务上取得 SOTA结果。没错，BERT就是这样，它彻底改变了我们设计NLP模型的方式。
模型基于BERT-LARGE （英文，不区分大小写，全字屏蔽）模型。BERT-LARGE主要用于训练英文维基百科（3.5B字）和免费书籍语料库（0.8B字）等大型的原始文本数据集，虽然这些数据集中包含了海量的数据，但是它却没有包含特殊子领域的相关信息，在一些特定的专业领域，已经有了利用transformer模型训练特殊专业领域的预料库的相关案例，如BIOBERT和SCIBERT，这些模型均采用完全相同的无监督训练技术MLM / NSP / SOP，需要消耗巨大的硬件资源。更为常见和通用的方法是首先利用通用的模型训练出权重，在完成专业领域的预训练之后，再将专业领域的预训练结果代替通用领域的预训练结果，输入到下游任务中进行训练。
AI科技评论按：从 11 月初开始，google-research 就陆续开源了 BERT 的各个版本。google 此次开源的 BERT 是通过 tensorflow 高级 API—— tf.estimator 进行封装( wrapper )的。因此对于不同数据集的适配，只需要修改代码中的 processor 部分，就能进行代码的训练、交叉验证和测试。
谷歌ALBERT论文刚刚出炉一周，中文预训练ALBERT模型来了，感兴趣的同学可以直接尝鲜试用。
Google最新推出24个精简的BERT模型供下载，赶在白色情人节之前为广大NLP研究者送上一份厚礼。
BERT终于来了！今天，谷歌研究团队终于在GitHub上发布了万众期待的BERT。
以BERT为代表的预训练模型是目前NLP领域最火热的方向，但是Google发布的 BERT 是Tensorflow格式的，这让使用pytorch格式 程序猿 们很为难。
基于BERT模型的IMDB电影评论情感分类，是NLP经典的Hello World任务之一。
对于中文领域的预训练语言模型，我们最常用的就是 BERT 了，这并不是说它的效果最好，而是最为方便。昨天，国内开发者 brightmart 开源了最新的 RoBERTa 中文预训练语言模型，开发社区又有新的中文模型可以用了。
摘要：本篇从理论到实战重点分析了bert-as-service开源项目。首先讲了下学习bert-as-service的起因，因为实际业务中需要使用bert做线上化文本推理服务，所以经过调研选择bert-as-service开源项目；然后从理论的角度详解了bert-as-service，很纯粹的输入一条文本数据，返回对应的embedding表示。模型层面对比max pooling和average pooling分析了如何获得一个有效的embedding向量；工程方面重点从解耦bert和下游网络、提供快速的预测服务、降低线上服务内存占用以及高可用的服务方式分析如何提供高效的线上服务；最后实战了bert-as-service，从搭建服务到获取文本语句的embedding，再到最后获取微调模型的预测结果。希望对想要使用bert提供线上推理服务的小伙伴有帮助。
摘要：本篇从理论到实践学习了腾讯2020广告大赛冠军鱼佬团队提供的解决方案。首先是比赛介绍及理解；然后重点介绍了冠军方案，主要包括特征工程、模型介绍以及比赛复盘结果分析；接着实践了冠军开源的代码；最后重点思考了冠军方案对我们线上业务有什么帮助，主要包括冠军方案的创新、给我的思考以及对实际业务的思考，认为可以将该方案应用到我们付费用户的预测、app推荐场景以及CTR预估场景。对于希望将BERT应用到广告领域的小伙伴们可能有所帮助。
来源：计算机视觉与机器学习作者丨Jay Alammar 链接丨https://jalammar.github.io/illustrated-bert/本文约4600字，建议阅读8分钟本文中，我们将研究BERT模型，理解它的工作原理，对于其他领域的同学也具有很大的参考价值。 自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现后，BERT 就在 NLP 领域大火，在本文中，我们将研究BERT模型，理解它的工作原理，对于其他领域的同学也具有很大的参考价值。 前言 2018年可谓是自然语
谷歌提供了以下几个版本的BERT模型，每个模型的参数都做了简单的说明，中文的预训练模型在11月3日的时候提供了，这里我们只需要用到中文的版本
今日，谷歌终于放出官方代码和预训练模型，包括 BERT 模型的 TensorFlow 实现、BERT-Base 和 BERT-Large 预训练模型和论文中重要实验的 TensorFlow 代码。在本文中，机器之心首先会介绍 BERT 的直观概念、业界大牛对它的看法以及官方预训练模型的特点，并在后面一部分具体解读 BERT 的研究论文与实现，整篇文章的主要结构如下所示：
练习地址：https://www.kaggle.com/c/sentiment-analysis-on-movie-reviews 相关博文： [Kaggle] Spam/Ham Email Classification 垃圾邮件分类（BERT）
上周，谷歌最强NLP模型BERT开源了官方TensorFlow代码和预训练模型，引起大量关注。
来源：机器学习初学者本文约4500字，建议阅读8分钟我们将研究BERT模型，理解它的工作原理，这个是NLP（自然语言处理）的非常重要的部分。 导语 自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现后，BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers)就成为NLP领域大火，在本文中，我们将研究BERT模型，理解它的工作原理，这个是NLP（自然语言处理）的非常重要的部分。 正文开始 前言 2018年可谓是自然
从11月初开始，Google Research就陆续开源了BERT的各个版本。Google此次开源的BERT是通过TensorFlow高级API—— tf.estimator进行封装(wrapper)的。因此对于不同数据集的适配，只需要修改代码中的processor部分，就能进行代码的训练、交叉验证和测试。
上周，谷歌AI团队开源了备受关注的“最强NLP模型”BERT的TensorFlow代码和预训练模型，不到一天时间，收获3000多星！
BERT模型在NLP各项任务中大杀四方，那么我们如何使用这一利器来为我们日常的NLP任务来服务呢？首先介绍使用BERT做文本多标签分类任务。
最近谷歌发布了基于双向 Transformer 的大规模预训练语言模型，该预训练模型能高效抽取文本信息并应用于各种 NLP 任务，该研究凭借预训练模型刷新了 11 项 NLP 任务的当前最优性能记录。如果这种预训练方式能经得起实践的检验，那么各种 NLP 任务只需要少量数据进行微调就能实现非常好的效果，BERT 也将成为一种名副其实的骨干网络。
BERT 模型是一种 NLP 预训练技术，本文不介绍 BERT 的原理，主要关注如何快速上手使用 BERT 模型生成词向量用于下游任务。
本次论文推送主要有三篇文章为大家分享（都带有源码哦~），第一篇是百度公司发表的，主要讲述了ERNIE2.0语言理解预训练框架。第二篇是华盛顿大学发表的一篇关于BERT预训练模型改进方法。第三篇是石溪大学发表的一篇关于回答英语复杂问题文章，其主要是对KALM进行了改进。
尽管 BERT效果惊人，但它所需的计算量非常大，原作者在论文中也表示每次只能预测 15% 的词，因此模型收敛得非常慢。如果我们想保留这种 Mask 机制，那么就需要寻找另一种加速方法了。
感谢清华大学自然语言处理实验室对预训练语言模型架构的梳理，我们将沿此脉络前行，探索预训练语言模型的前沿技术，红色框为已介绍的文章。本期的内容是结合Huggingface的Transformers代码，
鼎鼎大名的 Bert 算法相信大部分同学都听说过，它是Google推出的NLP领域“王炸级”预训练模型，其在NLP任务中刷新了多项记录，并取得state of the art的成绩。
BERT本质上是一个两段式的NLP模型。第一个阶段叫做：Pre-training，跟WordEmbedding类似，利用现有无标记的语料训练一个语言模型。第二个阶段叫做：Fine-tuning，利用预训练好的语言模型，完成具体的NLP下游任务。
bert的大名如雷贯耳，无论在比赛，还是实际上的应用早已普及开来。想到十方第一次跑bert模型用的框架还是paddlepaddle，那时候用自己的训练集跑bert还是比较痛苦的，不仅要看很多配置文件，预处理代码，甚至报错了都不知道怎么回事，当时十方用的是bert双塔做文本向量的语义召回。如今tf都已经更新到了2.4了，tensorflow-hub的出现更是降低了使用预训练模型的门槛，接下来带大家看下，如何花十分钟时间快速构建bert双塔召回模型。
注意：从2.3.0版本开始，转换脚本现在已成为 transformers CLI(transformers-cli)的一部分,在任何transformers)=2.3.0的都可用。以下文档反映了transformers-cli convert命令格式。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 写在前面 在文本理解任务(Natural Language Understanding)上，预训练模型已经取得了质的飞跃，语言模型预训练+下游任务fine-tune基本上已经成为标配。 很多人曾经尝试将 BERT 等预训练语言模型应用于文本生成任务(Natural Language Generation)，然而结果并不理想。究其原因，是在于预训练阶段和下游任务阶段的差异。 BART这篇文章提出的是一种符合生成任务的预训练方法，BART的全称是Bidirectional
多分类也称为单标签问题，例如，我们为每个样本分配一个标签。名称中的"多"表示我们处理至少 3 个类，对于 2 个类，我们可以使用术语二进制分类(binary classification)。另一方面，多标签任务更为一般，允许我们为每个样本分配多个标签，而不仅仅是一样本一标签。
Bert模型是Google在2018年10月发布的语言表示模型，Bert在NLP领域横扫了11项任务的最优结果，可以说是现今最近NLP中最重要的突破。Bert模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是通过训练Masked Language Model和预测下一句任务得到的模型。关于Bert具体训练的细节和更多的原理，有兴趣的读者可以去看在[arXiv](https://arxiv.org/abs/1810.04805)上的原文。本篇文章从实践入手，带领大家进行Bert的中文文本分类和作为句子向量进行使用的教程。
《谷歌终于开源BERT代码：3 亿参数量，机器之心全面解读》，上周推送的这篇文章，全面解读基于TensorFlow实现的BERT代码。现在，PyTorch用户的福利来了：一个名为Hugging Face的团队近日公开了BERT模型的谷歌官方TensorFlow库的op-for-op PyTorch重新实现【点击阅读原文直接访问】：
最终预测的主题结果, 存放在data/test_predict_aspect_ensemble.txt中。
下面的链接中提供了已经用brat标注好的数据文件以及brat的配置文件，因为标注内容较多放到brat里加载会比较慢，所以拆分成了10份，每份包括3000多条样本数据，将这10份文件和相应的配置文件放到brat目录/data/project路径下，然后就可以从浏览器访问文件内容以及相应的标注情况了。
本次整理的论文主要偏向于Open-Domain QA，共8篇文章，其中主要涉及到混合注意力方法、预训练模型分析、BERT预训练模型优化、QA数据集、问答跳转等。（前六篇含源码）
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