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在过去的几年中，自然语言处理取得了长足的进步，诸如BERT，ALBERT，ELECTRA和XLNet等预训练语言模型在各种任务中均取得较高的准确性。鉴于这样的预训练表示在不同NLP任务中得到广泛采用，作为从业者，我们需要了解预训练模型如何对信息编码以及学习
在生物医学这样的专业领域训练NLP模型，除了特定数据集，「域外」文本也被认为是有用的。但最近，微软的研究人员「大呼」：我不这么觉得！这是一个拷问人工智能「门外汉」的灵魂问题。但研究人员将这部分归因于数据中的噪声。
本文提出了一种高效的移动NLP架构Lite Transformer，以便于在边缘设备上部署移动NLP应用。Lite-Transformer在BLEU评分下降0.3的情况下，将变压器基础模型的计算量减少了2.5x。结合剪枝和量化，进一步压缩了Lite-Tra
NLP = NLU + NLG. 分词。工具：。3、[LTP](https://www.ltp-cloud.com/ "c"). 前向最大匹配（forward-max matching）
BERT虽然在模型创新的角度来说并不是非常出色，但它是近几年NLP领域杰出成果的集大成者。BERT大火最重要的原因是效果好，通用性强两大优点。可以说BERT的出现是NLP领域里具有里程碑意义的大事件。本篇主要讲解NLP里面的Word Embedding预训
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