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BERT预训练模型_前后文判断模型

前后文判断模型

 BERT:双向transformer编码表达;

它是语言模型

 

双向的意思:如图,输入的每个字都接受了所有字的信息。经过注意力机制之后,序列里的每一个字,都含有这个字前面的信息和后面的信息

一、模型结构

二、BERT的预训练方式(建立语言模型)

2.1 完形填空式的预测MASKED LM(Masked language Model)

1)预训练输入

2)输出

 

2.2 BERT语言模型任务二:上下句关系的预测

 

三、如何获取word embedding vector

 

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