BERT算法实现SQuAD问答系统任务和IMDB文本分类任务
BERT算法实现SQuAD问答系统任务和IMDB文本分类任务
目录
- BERT算法实现SQuAD问答系统任务和IMDB文本分类任务
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- 1. BERT算法简介
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- 1.1 BERT的优势
- 1.2 BERT的应用场景
- 2. BERT的核心组件
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- 2.1 Transformer编码器
- 2.2 掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）
- 2.3 下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）
- 2.4 输入表示
- 3. PyTorch实现BERT
- 4. 案例一：文本分类任务（IMDB数据集）
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- 4.1 数据集介绍
- 4.2 设计模式
- 4.3 完整代码实现
- 5. 案例二：问答系统任务（SQuAD数据集）
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- 5.1 数据集介绍
- 5.2 设计模式
- 5.3 完整代码实现
- 总结
1. BERT算法简介
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google在2018年提出的一种基于Transformer的预训练语言模型。BERT通过双向上下文信息捕捉文本的语义，显著提升了自然语言处理（NLP）任务的性能。BERT的核心思想是通过掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）任务进行预训练，从而学习到通用的语言表示。
1.1 BERT的优势
- 双向上下文：BERT通过双向Transformer编码器捕捉文本的上下文信息，解决了传统语言模型（如GPT）只能捕捉单向上下文的问题。
- 通用性强：BERT的预训练模型可以微调到各种下游任务，如文本分类、问答系统、命名实体识别等。
- 高性能：BERT在多个NLP任务上刷新了当时的性能记录。