Oct, 2018

BERT: 深度双向变换器的预训练用于语言理解

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TL;DR介绍了一种新的语言表示模型 BERT，可以通过预训练深度双向表示生成模型从未标记的文本中学习，通过微调可用于广泛的任务，包括自然语言处理。
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发现论文，激发创造
  • BioBERT：用于生物医学文本挖掘的预训练生物医学语言表示模型

    本文介绍了如何将自然语言处理 (NLP) 中最新的预训练语言模型 BERT 应用于生物医学文献的文本挖掘，并提出了一种自然语言处理 (BioBERT) 模型用于生物医学文本挖掘，该模型在以前的生物医学文本挖掘任务中表现得比 BERT 好并且公开了该模型的预训练权重以及源代码。

    Jan, 2019

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    该研究提出了 UBERT 模型，基于 BERT 框架，可以通过双向仿射网络对不同自然语言理解任务的训练对象进行普遍建模，并通过模型得分来实现各种分类和提取结构的通用、跨任务的语义理解。在 2022 年 AIWIN - 世界人工智能创新大赛中国保险小样本多任务跟踪中获得一等奖，并实现了广泛的信息提取和语言推理任务的统一。

    Jun, 2022

  • 如何为文本分类微调 BERT?

    研究 BERT 语言模型在文本分类任务上的微调方法，提供一般的解决方案，并在 8 个广泛研究的文本分类数据集上取得了最新的最好结果。

    May, 2019

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    Nov, 2020

  • StructBERT：将语言结构融入预训练以进行深度语言理解

    本文介绍一种名为 StructBERT 的新型预训练语言模型，该模型通过引入语言结构的两个辅助任务进行预训练，包括单词和句子级别的结构，以适应不同水平的下游任务，其在各种下游任务上表现良好，包括 GLUE 基准测试的 89.0，SQuAD v1.1 问答的 F1 分数为 93.0，SNLI 的准确度为 91.7。

    Aug, 2019

  • BERT、mBERT 还是 BiBERT？关于上下文化嵌入用于神经机器翻译的研究

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    Sep, 2021

  • DialogueBERT：基于自监督学习的对话预训练编码器

    本文介绍了一种基于 BERT 的上下文对话编码器 DialogueBERT，通过五个自超监督学习预训练任务学习对话表述的特殊性，并整合了四个不同的输入嵌入来捕捉话语之间的关系，该模型在意图识别、情感识别和命名实体识别等三个下游对话理解任务中表现出优异性能。

    Sep, 2021

  • 基于创新的 Bert 重新排序语言模型在语音识别中的应用

    本文利用 BERT 模型重新排序自动语音识别中的 N 个最优假设，同时融合了任务特定的全局主题信息。实验表明，相较于循环神经网络和利用 BERT 计算伪对数似然分数的方法，本方法在 AMI 基准语料库上的有效性和可行性得到了证实。

    Apr, 2021

  • 用于无监督学习的快速准确的深度双向语言表示

    提出了一种基于 Transformer 的文本自编码器（T-TA），可以在不需要重复推理的情况下计算上下文语言表示。实验结果表明，在 CPU 环境下，T-TA 在 reranking 任务中比基于 BERT 的模型快六倍，在语义相似性任务中快十二倍，并在这些任务上表现出与 BERT 相当甚至更好的准确性。

    Apr, 2020

  • Beto, Bentz, Becas：BERT 的跨语言效果之惊人

    该研究探讨了 mBERT 作为零 - shot 语言转移模型在跨语言任务上的运用，包括 NLI、文档分类、NER、POS 标注和依赖分析等五个任务。研究发现，mBERT 在每个任务上都具有竞争力，并考察了其使用策略、语言无关特征和影响跨语言传输的因素。

    Apr, 2019