BERT只是一个预训练的语言模型，在各大任务上都刷新了榜单。我们本次实验的任务也是一个序列标注问题，简而言之，就是是基于BERT预训练模型，在中文NER（Named Entity Recognition，命名实体识别）任务上进行fine-tune。 Fine-tune是什么意思，中文译为微调。在transfer learning中，对事先训练好的特征抽取网络，直接拿来用在下游任务上。固定其特征抽取层的网络参数，只在原有的网络上增加少量神经元，做最后的分类任务，而且只更新分类参数。

探究BERT中文基础模型（BERT-Base-Chinese）和BERT中文医学预训练模型（BERT-Re-Pretraining-Med-Chi）在中文医学文献分类上的分类效果及差异原因。[方法] 本研究以34万篇中文医学文献摘要为医学文本预训练语料，分别以16,000和32,000条中文医学文献摘要为分类的训练样本，并以另外的3200条摘要作为测试样本，利用BERT的两个模型来进行中文医学文献分类研究，并以SVM方法作为对比基准。[结果] BERT的两种模型在分类效果上均优于SVM模型,两种模型的F1值均比SVM模型高出5%左右；BERT-Re-Pretraining-Med-Chi模型在两种样本量下F1值分别达到0.8390和0.8607,均为三者中最好的分类效果。[局限] 本研究仅对中图分类号R下的16个类别进行了分类研究，其余4个类别因数据量过少等原因而未纳入分类体系中。[结论] BERT-Re-Pretraining-Med-Chi方法能够显著提升医学文献的分类效果；基于BERT的深度学习方法在多类别大规模训练集下更能体现其分类的优越性。

bert预训练模型中的一个文件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

bert源码。

bert时间抽取训练数据集.面向金融领域的事件主体抽取。数据来源全国知识图谱与语义计算大会（CCKS 2019）。 本次评测任务的主要目标是从真实的新闻语料中，抽取特定事件类型的主体。即给定一段文本T，和文本所属的事件类型S，从文本T中抽取指定事件类型S的事件主体。

【华泰金工】人工智能37：舆情因子和 BERT 情感分类模型.pdf

项目主要是利用BERT实现中文的情感分类 主要实现包括： bert 模型的实现 利用起进行情感分类 需要版本 python3 和tensorflow 大于1.10

使用keras-bert实现 谭松波 酒店评论 文本分类（情感分析）-附件资源

BERT和SpanBERT用于共指解析 该存储库包含该论文的代码和模型，。 此外，我们还包括论文分辨率模型，这是OntoNotes（79.6 F1）的最新技术。 请参阅以了解其他任务。 模型架构本身是模型的扩展。 建立 安装python3要求： pip install -r requirements.txt export data_dir= ./setup_all.sh ：这将构建自定义内核 预训练共指模型 请下载以下文件，以对数据使用预训练的共参照模型。 如果您想训练自己的共参照模型，则可以跳过此步骤。 模型 下载 F1（

BERT营销系统 これは自然言语处理モデルのBERTを用いたディープラーニング・マーケティングモデルです。自社の未発表のプレスリリースと关连データを入力するとプレスリリースに対する読者の反応を涉します。 快速开始 学习済みのモデルが用意してありますので，试しに动かしたいという方う行してください。 一例として新型コロナ关连の音楽ニュースとそれに关连する数値データを学习させてあります。指定の数値データとコロナ祸における音楽ビジネス施策に关するプレスリリーステキストを入力すると，その施策に対する世间の反応を暗示して出力します。 ターミナルからpython pred_LSTM_ensemble.pyを実行 数秒待つと入力フォームが表示されるのでそれまで停する 入力フォームに当日の各种データを入力する 以下の値をインターネット等で确认して入力する。 （使用感を确かめたいだけであれば适当な数値で构いま