【文件属性】：
文件名称：Getting-Started-with-Google-BERT:Packt发行的Google BERT入门
文件大小：186KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-22 15:04:45
JupyterNotebook
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，
【文件预览】：
Getting-Started-with-Google-BERT-main
----Chapter09()
--------9.07. Sentiment analysis using Ktrain.ipynb(22KB)
--------.ipynb_checkpoints()
--------9.11. Computing contextual word representation .ipynb(7KB)
--------9.09. Document summarization.ipynb(38KB)
--------9.05. Performing text summarization with BART .ipynb(6KB)
--------9.08. Building a document answering model .ipynb(62KB)
--------9.10. Computing sentence representation using BERT as service.ipynb(9KB)
----LICENSE(1KB)
----Chapter06()
--------.ipynb_checkpoints()
--------6.07. Training the BERTSUM model .ipynb(8KB)
----Chapter08()
--------.ipynb_checkpoints()
--------8.07. Finding a similar sentence with Sentence-BERT .ipynb(6KB)
--------8.01. Learning sentence representation with Sentence-BERT.ipynb(5KB)
--------8.05. Computing sentence similarity .ipynb(4KB)
--------8.03. Exploring sentence-transformers library .ipynb(6KB)
----README.md(7KB)
----Chapter03()
--------.ipynb_checkpoints()
--------3.03. Generating BERT embedding .ipynb(39KB)
--------3.06. Text classification.ipynb(106KB)
--------3.04. Extracting embeddings from all encoder layers of BERT.ipynb(38KB)
--------3.09. Q&A with finetuned BERT .ipynb(8KB)
----Chapter04()
--------.ipynb_checkpoints()
--------4.03. Extracting embeddings with ALBERT.ipynb(8KB)
--------4.05. Exploring the RoBERTa tokenizer .ipynb(40KB)
----Chapter07()
--------.ipynb_checkpoints()
--------7.11. Next sentence prediction with BERTje.ipynb(30KB)
--------7.09.Predicting masked word using BETO .ipynb(45KB)
--------7.01. Understanding multilingual BERT .ipynb(31KB)
--------7.07. Getting representation of French sentence with FlauBERT .ipynb(43KB)