网站介绍：文章浏览阅读1.2k次。摘要： 语训练模型由于能够获取深度上下文信息在多个自然语言理解获得巨大成功，这种模型通过预训练大量无标签语料得到。当前版本的NEZHA是基于BERT模型经过一系列改进验证得到的模型，其中改进的包括函数式位置编码FunctionalRelative Positional Encoding，全词mask策略，Whole Word Masking strategy，Mixed Precision Training，LAMB Optimizer。引言 ERNIE-Baidu利用e ML..._nezha bert
- 链接地址：https://blog.csdn.net/chenmingwei000/article/details/106633221
- 链接标题：哪吒bert论文的讲解以及命名实体识别代码NEZHA:NEURAL CONTEXTUALLZED REPRESENTATION FOR CHINESE LANGUAGE UNDERSTANDING_nezha bert-CSDN博客
- 所属网站：blog.csdn.net
- 被收藏次数：9750
- 网站标签：nezha bert
