Google BERT入门 这是Packt发布的《 的代码库。 使用BERT构建和训练最先进的自然语言处理模型 这本书是关于什么的？ BERT（来自变压器的双向编码器表示形式）以令人鼓舞的结果彻底改变了自然语言处理（NLP）的世界。 本书是入门指南，可帮助您掌握Google的BERT架构。 通过对变压器架构的详细说明，这本书将帮助您了解变压器的编码器和解码器如何工作。 您将通过学习如何对BERT模型进行预训练以及如何对下游任务使用经过预训练的BERT进行学习，来探索BERT体系结构，方法是通过使用Hugging Face转换器库对NLP任务（例如，情感分析和文本摘要）进行微调来对BERT模型进行调整。 随着您的前进，您将了解BERT的不同变体，例如ALBERT，RoBERTa和ELECTRA，并查看SpanBERT，它用于NLP任务（如问题解答）。 您还将介绍基于知识提炼的更简单，

使用BERT构建和训练最先进的自然语言处理模型 关于这本书 BERT（来自变压器的双向编码器表示）以令人鼓舞的结果彻底改变了自然语言处理（NLP）的世界。 本书是入门指南，可帮助您掌握Google的BERT架构。 通过对变压器架构的详细说明，这本书将帮助您了解变压器的编码器和解码器如何工作。 通过学习如何对BERT模型进行预训练以及如何对下游任务使用经过预训练的BERT，以及通过使用Hugging Face转换器库对NLP任务（例如，情感分析和文本摘要）进行微调，您将探索BERT架构。 随着您的前进，您将了解BERT的不同变体，例如ALBERT，RoBERTa和ELECTRA，并查看SpanBERT，它用于NLP任务（如问题解答）。 您还将介绍基于知识提炼的更简单，更快的BERT变体，例如DistilBERT和TinyBERT。 本书详细介绍了MBERT，XLM和XLM-R，然后向您

BERT-BiLSTM-CRF-NER Tensorflow solution of NER task Using BiLSTM-CRF model with Google BERT Fine-tuning 使用谷歌的BERT模型在BLSTM-CRF模型上进行预训练用于中文命名实体识别的Tensorflow代码' 中文文档请查看 如果对您有帮助，麻烦点个star,谢谢~~ Welcome to star this repository! The Chinese training data($PATH/NERdata/) come from: The CoNLL-2003 data($PATH/NERdata/ori/) come from: The evaluation codes come from: Try to implement NER work based on google'

使用Google bert for RoBERTa 首先，使用convert_pytorch_checkpoint_to_tf.py转换wieght 二，编辑配置文件 第三，修改后的模型：using_token_type = False start = 2 第四，将bert令牌生成器更改为roberta令牌生成器

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