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我们知道Bert预训练模型针对分词、ner、文本分类等下游任务取得了很好的效果，但在语义相似度任务上，表现相较于Word2Vec、Glove等并没有明显的提升

近日OpenAI发布其最新的NLP模型GPT3（论文地址：https://arxiv.org/abs/2005.14165(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Farxiv.org%2Fabs%2F2005.14165)），并成功登顶了Github的趋势榜（https:/

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/c2bcf2fc84544bdd8b29986c87b539ec.gif)作者|JayLou来源|知乎前言在之前写过的《NLP的游戏规则从此改写？从word2vec,ELMo到BERT》一文中，介绍了从

Datawhale干货  作者：张贤，哈尔滨工程大学，Datawhale原创作者本文约7000字，NLP专栏文章，建议收藏阅读审稿人：Jepson，Datawhale成员，毕业于中国科学院，目前在腾讯从事推荐算法工作。!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGl

一，背景——横空出世的BERT全面超越人类2018年在自然语言处理（NLP）领域最具爆炸性的一朵“蘑菇云”莫过于GoogleResearch提出的BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型。作为一种新型的语言表示模型，BERT以“摧枯拉朽”之势横扫包括语言问答、

自然语言表征模型最近受到非常多的关注，很多研究者将其视为NLP最重要的研究方向之一。例如在大规模语料库上预训练的BERT，它可以从纯文本中很好地捕捉丰富的语义模式，经过微调后可以持续改善不同NLP任务的性能。因此，我们获取BERT隐藏层表征后，可用于提升自己任务的性能。但是，已有的预训练语言模型很少考虑知识信息，具体而言即知识图谱(ht

常用语料资源下面提供一些网上能下载到的中文的好语料，供研究人员学习使用。(1).中科院自动化所的中英文新闻语料库http://www.datatang.com/data/13484中文新闻分类语料库从凤凰、新浪、网易、腾讯等版面搜集。英语新闻分类语料库为Reuters21578的ModApte版本。(2).搜狗的中文新

transformers的近期工作成果综述基于transformer的双向编码器表示(BERT)和微软的图灵自然语言生成(TNLG)等模型已经在机器学习世界中广泛的用于自然语言处理(NLP)任务，如机器翻译、文本摘要、问题回答、蛋白质折叠预测，

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