圖3 召回示意圖4.3候選論文重排在本方案中，我們用BERT模型作為基礎模型，BERT是一種能在基於查詢的文章重排任務中取得良好效能的語義表示模型...

方法Bi-Attention：二值化注意力機制我們的研究表明，在BERT模型的注意力機制中，softmax函式得到的歸一化注意力權重被視為遵循一個機率分佈，而直接對其進行二值化會導致完全的資訊喪失，其資訊熵退化為0（見圖2）...

在過去的幾年中，對我自己影響很深的是微軟亞洲研究院二十週年“預見未來”系列文章——《NLP將迎來黃金十年》，文中提到：未來十年將是NLP發展的黃金檔：1、來自各個行業的文字大資料將會更好地採集、加工、入庫...

com/google-research/bert#fine-tuning-with-bert就在半個月前，谷歌才釋出這個NLP預訓練模型的論文（https：//arxiv...

在大多數參賽商都“擠”在標準區訓練小規模的模型時，谷歌員工“凡爾賽”道：“在短短几秒內‘豪擲’4000塊晶片來訓練巨型BERT才是真的酷（爽）...

不知道你們還記不記得Bert的故事：這麼一隻可愛到爆，萌到心化的Bert，小時候曾經因為長得“太難看”而被人遺棄過...

Ziegler， Jeffrey Wu， Clemens Winter， Christopher Hesse， Mark Chen， Eric Sigler， Mateusz Litwin， Scott Gray， Benjamin Che...

在BERT掃描情況下，透過對RJ和DJ近似去卷積，可以從眼圖交點直方圖中估算BER，這基於這樣一個事實，即在遠離交點時，抖動分佈主要取決於高斯RJ...

而在中文領域，哈工大訊飛聯合實驗室也於昨日釋出了基於全詞覆蓋的中文 BERT 預訓練模型，在多箇中文資料集上取得了當前中文預訓練模型的最佳水平，效果甚至超過了原版 BERT、ERINE 等中文預訓練模型...

第一部分會分為兩節，第一節主要是把最近的幾個工作簡單介紹一下，分為兩種型別，一種可以簡單歸類為 BERT fusion model，也就是研究它如何和已有的預訓練模型做結合...

文心ERNIE基於預訓練-微調架構，開創性地將大資料預訓練與多源豐富知識相結合，透過持續學習技術，不斷吸收海量文字資料中詞彙、結構、語義等方面的新知識，實現模型效果不斷進化，如同人類持續學習一樣...

h1 和 h2 拼接的公式如下：4.2 Distilled BiLSTM 訓練將 BERT 蒸餾到 BiLSTM 模型，使用的損失函式包含兩個部分：一部分是 hard target，直接使用 one-hot 類別與 BiLSTM 輸出的機率...

預訓練模型——BERT這裡使用的模型是標準的BERT架構，下面稍作修改，對輸入關係語句進行編碼，並提取其預先訓練的輸出表示，用於損耗計算和下游微調任務...

單句標記任務-與訓練BERT時使用的設定非常相似，只是我們需要為每個標記而不是單詞本身預測一些標記...