准备工作，先准备python环境，下载BERT语言模型Python3.6环境需要安装kashgariBackendpypiversiondescTensorFlow2.xpipinstall‘kashgari2.0.0’comingsoonTensorFlow1.14pipins

基于微软大规模真实场景数据的阅读理解数据集MSMARCO，美团搜索与NLP中心提出了一种针对该文本检索任务的BERT算法方案DRBERT，该方案是第一个在官方评测指标MRR@10上突破0.4的模型。(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlmailto%3AMARCO%EF%BC%8C%E7%BE%

向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇机器学习AI算法工程 公众号：datayx本课程会介绍最近NLP领域取得突破性进展的BERT模型。首先会介绍一些背景知识，包括WordEmbedding、RNN/LSTM/GRU、Seq2Seq模型和Attention机制等。然后介绍BERT的基础Transformer模

!在这里插入图片描述(https://oscimg.oschina.net/oscnet/upc96198758e9b106ac9acb7ac747c8b1e.jpg)AMiner平台(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fwww.aminer.cn%2F%3Ff

对文本进行自动摘要的提取和关键词的提取，属于自然语言处理的范畴。提取摘要的一个好处是可以让阅读者通过最少的信息判断出这个文章对自己是否有意义或者价值，是否需要进行更加详细的阅读；而提取关键词的好处是可以让文章与文章之间产生关联，同时也可以让读者通过关键词快速定位到和该关键词相关的文章内容。文本摘要和关键词提取都可以和传统的CMS进行结合，通过对文章

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/339f946bcdfd47a1ab3177eeeb062545.jpg)!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/d71a009f5a8d4df1abef904156d746ba.jpg)!(https://os

一、语言表征学习LanguageRepresentationLearning通过自监督语言模型预训练的语言表征学习已经成为许多NLP系统的一个组成部分。传统的语言建模不利用文本语料库中经常观察到的实体事实，如何将知识整合到语言表征中已引起越来

📖更多AI资讯请👉🏾LangChain,是一种先进的语言模型链技术，旨在通过串联多个专业化的语言模型，以解决复杂的自然语言处理（NLP）任务。这种方法不仅提高了处理特定任务的效率和准确性，还增强了模型的适应性和灵活性。基本原理：在LangChain中

📖更多AI资讯请👉🏾没有Transformer，就没有NLP的突破，听起来有些夸张，但事实确实如此。什么是Transformer？Transformer是一种基于注意力机制的神经网络架构。可以用于处理序列数据，被广泛应用于翻译、识别等任务。这种模型的

LLM大语言模型算法特训，带你转型AI大语言模型算法工程师(完结)download》chaoxingit.com/4898/LLM大语言模型算法特训：带你转型AI大语言模型算法工程师一、引言随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）作为其核心领域之