awesome bert

هذا المستودع هو جمع الموارد ذات الصلة بيرت.

AD: مستودع للشبكات التنازلية الرسم البياني على https://github.com/jiakui/awesome-gcn (موارد للشبكات التنازلية الرسم البياني （图卷积神经网络相关资源）).

الأوراق:

1. Arxiv: 1810.04805 ، بيرت: ما قبل التدريب من محولات ثنائية الاتجاه العميقة لفهم اللغة ، المؤلفون: يعقوب ديفلين ، مينغ واي تشانغ ، كنتون لي ، كريستينا توتانوفا

انقر لرؤية المزيد

2. Arxiv: 1812.06705 ، زيادة سياق Bert الشرطية ، المؤلفون: Xing Wu ، Shangwen LV ، Liangjun Zang ، Jizhong Han ، Songlin Hu

3. ARXIV: 1812.03593 ، SDNET: شبكة عميقة قائمة على الانتباه للسياق للإجابة على أسئلة المحادثة ، المؤلفون: تشنغوانغ تشو ، مايكل زنغ ، Xuedong Huang

4. ARXIV: 1901.02860 ، Transformer-XL: نماذج لغة منتبهة تتجاوز سياق الطول الثابت ، المؤلفون: Zihang Dai ، Zhilin Yang ، Yiming Yang ، William W.

5. Arxiv: 1901.04085 ، تم إعادة تشغيل الممر مع Bert ، المؤلفون: Rodrigo Nogueira ، Kyunghyun Cho

6. Arxiv: 1902.02671 ، Bert and Pals: طبقات الاهتمام المتوقعة للتكيف الفعال في التعلم متعدد المهام ، المؤلفون: ASA Cooper Stickland ، Iain Murray

7. Arxiv: 1904.02232 ، Bert Post Training لمراجعة فهم القراءة وتحليل المشاعر القائمة على الجوانب ، المؤلفون: Hu Xu ، Bing Liu ، Lei Shu ، Philip S. Yu ، [Code]

مستودعات جيثب:

التنفيذ الرسمي:

1. Google-Research/BERT ، رمز TensorFlow الرسمي والنماذج المدربة مسبقًا لـ BERT ،

تنفيذ Bert إلى جانب TensorFlow:

1. CODERTIMO/BERT-PYTORCH ، Google AI 2018 Bert Pytorch Application ،

2. Huggingface/Pytorch-bert-bert-bert ، وهو تطبيق Pytorch لنموذج Bert من Google AI مع البرنامج النصي لتحميل نماذج Google التي تم تدريبها مسبقًا ،

3. DMLC/GLUON-NLP ، تنفيذ GLUON + MXNET الذي يستنسخ bert pretring و finettening على معيار الغراء ، فرقة ، إلخ ،

4. DBIIR/UER-PY ، UER-PY هي مجموعة أدوات للتدريب المسبق على مجموعة المجال العام والضبط على مهمة المصب. تحافظ UER-PY على نموذج النموذج ويدعم قابلية البحث. إنه يسهل استخدام نماذج مختلفة لتدريب ما قبل التدريب (مثل BERT) ، ويوفر واجهات للمستخدمين لزيادة تمديدها.
   

5. يتيح لك Brikerman/Kashgari ، وهو إطار NLP متعدد اللغات الذي يعمل بنظام Keras ، بإنشاء نماذجك في 5 دقائق للتعرف على الكيان المسماة (NER) ، ووضع علامات على جزء من الكلام (POS) ومهام تصنيف النص. يشمل Bert و GPT-2 و Word2Vec التضمين.

6. Kaushaltrivedi/Fast-Bert ، مكتبة Super Easy لنماذج NLP القائمة على BERT ،

انقر لرؤية المزيد

7. Operius/Bert-keras ، تنفيذ keras من Bert مع أوزان مدربة مسبقا ،

8. Soskek/Bert-chainer ، تنفيذ سلسلة "Bert: قبل التدريب من محولات ثنائية الاتجاه العميقة لفهم اللغة" ،

9. Innodatalabs/Tbert ، Pytorch Port of Bert ML Model

10. Guotong1988/Bert-Tensorflow ، Bert: قبل التدريب من محولات ثنائية الاتجاه العميقة لفهم اللغة

11. Dreamgonfly/Bert-Pytorch ، Pytorch تطبيق Bert في "Bert: قبل التدريب على محولات ثنائية الاتجاه العميقة لفهم اللغة"

12. Cyberzhg/Keras-Bert ، تنفيذ BERT يمكن أن يحمل نماذج رسمية تدريب مسبقًا لاستخراج الميزات والتنبؤ بها

13. Soskek/Bert-chainer ، تنفيذ سلسلة "Bert: قبل التدريب من محولات ثنائية الاتجاه العميقة لفهم اللغة"

14. Mazhiyuanbuaa/Bert-TF1.4.0 ، Bert-TF1.4.0

15. DHLEE347/PYTORCHIC-BERT ، PYTORCHEREN

16. KPOT/KERAS-TRANDSFORMER ، مكتبة كيراس للبناء (الشامل) ، تسهيل نماذج BERT و GPT ،

17. miroozyx/bert_with_keras ، إصدار keras من طراز Bert من Google ،

18. conda-forge/pytorch-bert-bert-feedstock ، وهو مستودع conda-smithy لـ pytorch-berted-bert. و

19. rshcaroline/bert_pytorch_fastnlp ، تطبيق pytorch & fastnlp لنموذج Bert من Google AI.

20. Nghuyong/Ernie-Pytorch ، إصدار Ernie Pytorch ،

أوزان بيرت المسبقة:

1. Brightmart/Roberta_zh ، روبرتا للصينيين ، 中文预训练 روبرتا 模型 ،

2. ymcui/inchoad-bert-wwm ، قبل التدريب مع إخفاء الكلمة الكاملة للبرت الصيني （中文 bert-wwm 预训练模型） https://arxiv.org/abs/1906.08101 ،

3. thunlp/openclap ، حديقة حيوان صينية مفتوحة قبل التدريب ، OpenClap ： ： ،

4. YMCUI/صينية محددة-XLNET ، XLNET الصينية المدربة مسبقا （中文 xlnet 预训练模型） ،

5. Brightmart/XLNET_ZH ، 中文预训练 xlnet 模型:

التحسن على بيرت:

1. Thunlp/Ernie ، رمز المصدر ومجموعة البيانات لورقة ACL 2019 "Ernie: تمثيل اللغة المحسّن مع الكيانات المفيدة" ، Pertove Bert مع اندماج المعلومات غير المتجانسة.

2. PADDLEPADDLE/LARK ، مجموعة تمثيل اللغة ، تنفيذ PADDLEPADDLE من BERT. كما أنه يحتوي على نسخة محسّنة من Bert ، Ernie ، لمهام NLP الصينية. بيرت إرني ،

3. Zihangdai/XLNET ، XLNET: ما قبل التعرف على الانحدار التلقائي لفهم اللغة ،

4. Kimiyoung/Transformer-XL ، Transformer-XL: نماذج لغة اليقظة تتجاوز سياق الطول الثابت ، يحتوي هذا المستودع على الكود في كل من Pytorch و TensorFlow لورقةنا.

5. Gaopeng97/Transformer-XL-Chinese ، Transformer XL 在中文文本生成上的尝试。 （Transformer XL لتوليد النص من الصينيين） ،

6. Paddlepaddle/Ernie ، وهو تطبيق Ernie لفهم اللغة (بما في ذلك نماذج ما قبل التدريب وأدوات التثبيت) Bert 的中文改进版 ernie ،

7. Pytorch/Fairseq ، مجموعة أدوات Sequence Sequence-to-Sequence-to-sequence Facebook AI مكتوبة في Python. روبرتا: نهج بيرت المحسن ببراعة ،

8. FacebookResearch/Spanbert ، رمز لاستخدام وتقييم Spanbert. ، يحتوي هذا المستودع على رمز ونماذج للورقة: Spanbert: تحسين التدريب المسبق عن طريق تمثيل الفترات والتنبؤ بها.

9. Brightmart/Albert_zh ، 海量中文预训练 Albert 模型 ، a lite bert للتعلم ذاتيًا لتمثيل اللغة https://arxiv.org/pdf/1909.11942.pdf ،

10. lonepatient/albert_pytorch ، لايت بيرت لتقديم تمثيلات لغة التعلم الخاضعة للإشراف ذاتيا ،

11. KPE/Bert-For-TF2 ، تطبيق Keras TensorFlow 2.0 لـ Bert و Albert و Adapter-Bert. https://github.com/kpe/bert-for-tf2 ،

موارد أخرى لبيرت:

1. Brightmart/Bert_Language_underSing ، قبل التدريب من محولات ثنائية الاتجاه العميقة لفهم اللغة: TextCnn قبل التدريب ،

2. y1ran/nlp-bert-chineseversion ، 谷歌自然语言处理模型 bert ： 论文解析与 python 代码 ،

انقر لرؤية المزيد

3. Yangbisheng2009/CN-Bert ، Bert 在中文 NLP 的应用 ، 语法检查

4. Jayyip/Bert-Multiple-GPU ، نسخة دعم متعددة من GPU من Bert ،

5. Highcwu/keras-bert-TPU ، تنفيذ BERT الذي يمكن أن يحمل نماذج رسمية تدريب مسبقًا لاستخراج الميزات والتنبؤ بها على TPU ،

6. Willyoung2017/Bert_attempt ، Pytorch Pretrained Bert ،

7. pydataman/bert_examples ، بعض الأمثلة من bert ، run_classifier.py 是基于谷歌 bert 实现了 Quora Quisionse Questions 二分类比赛。run_ner.py 是基于瑞金医院 ai 大赛 第一赛季数据和 bert 写的一个命名实体识别。

8. Guotong1988/Bert-Chinese ، Bert: قبل التدريب من محولات ثنائية الاتجاه العميقة لفهم اللغة 中文 汉语

9. Zhongyunuestc/bert_multitask ، 多任务 المهمة

10. Microsoft/Azureml-Bert ، المشي من شامل إلى طرف من خلال صياغة Bert باستخدام Azure Machine Learning ،

11. Bigboned3/bert_serving ، نموذج BERT تصدير للخدمة ،

12. Yoheikikuta/Bert-Japanese ، بيرت مع Sentencepiece للنص الياباني.

13. whqwill/seq2seq-keyphrase-bert ، أضف Bert إلى جزء من https://github.com/memray/seq2seq-keyphrase-pytorch ،

14. algteam/bert-examples ، bert-demo ،

15. Cedrickchee/Awesome-Bert-NLP ، وهي قائمة منسقة من موارد NLP التي تركز على BERT ، وآلية الانتباه ، وشبكات المحولات ، والتعلم النقل.

16. cnfive/cnbert ، 中文注释一下 bert 代码功能 ،

17. Brightmart/Bert_Customized ، بيرت مع ميزات مخصصة ،

18. Jayyip/Bert-Multitask-Learning ، Bert للتعلم متعدد المهام ،

19. Yuanxiaosc/Bert_Paper_Chinese_Translation ، Bert: قبل التدريب من محولات ثنائية الاتجاه العميقة لفهم اللغة 论文的中文翻译。 Chinese Translation! https://yuanxiaosc.github.io/2018/12/…

20. yaserkl/bertvsulmfit ، مقارنة نتائج تصنيف النص باستخدام تضمين BERT وتضمين ULMFIT ،

21. KPOT/KERAS-TRANDSFORMER ، مكتبة كيراس للبناء (الشامل) ، تسهيل نماذج BERT و GPT ،

22. 1234560O/Bert-Model-Code-Pretpressation ، 解读 Tensorflow 版本 Bert 中 Modeling.py 数据流

23. Cdathuraliya/Bert-Inference ، فئة مساعد لـ Google Bert (Devlin et al. ، 2018) لدعم التنبؤ عبر الإنترنت وأنابيب النماذج.

24. GameofDimension/Java-Bert-Preferict ، Turn Bert Pretrain Checkpoint إلى نموذج محفوظ لتوزيع ميزة التوضيح في Java

25. 1234560O/Bert-Model-Code-Pretpressation ، 解读 Tensorflow 版本 Bert 中 Modeling.py 数据流

BERT محدد المجال:

1. Allenai/Scibert ، نموذج BERT للنص العلمي. https://arxiv.org/abs/1903.10676 ،

2. merajat/solvingalistanythingwithbert ، biobert pytorch

3. Kexinhuang12345/Clinicalbert ، Clinicalbert: نمذجة الملاحظات السريرية والتنبؤ بإعادة القبول في المستشفى https://arxiv.org/abs/1904.05342

4. Emilyalsentzer/Clinicalbert ، مستودع للتضمينات السريرية Bert المتاحة للجمهور

بيرت نشر الحيل:

1. Zhihu/Cubert ، التنفيذ السريع لاستنتاج BERT مباشرة على NVIDIA (CUDA ، Cublas) و Intel MKL

2. Xmxoxo/Bert-Train2Deploy ، تدريب النموذج Bert ونشره ، Bert 模型从训练到部署 ،

3. https://github.com/nvidia/deeplearningexamples/tree/master/tensorflow/languagemodeling/bert ، bert for tensorflow ، يوفر هذا المستودع نصًا ووصفة لتدريب بيرت لتحقيق حالة الدقة الفنية ، ويتم اختباره بواسطة nvidia.

4. Qiangsiwei/Bert_Distill ، التقطير بيرت （基于 bert 的蒸馏实验） ،

5. Kevinmtian/Distill-Bert ، تقطير المعرفة من Bert ،

مهمة Bert QA & RC:

1. Sogou/smrctoolkit ، تم تصميم مجموعة الأدوات هذه للتطوير السريع والفعال لنماذج فهم الماكينة الحديثة ، بما في ذلك النماذج المنشورة والنماذج الأولية الأصلية. ،

2. Benywon/Chinesebert ، هذا نموذج بيرت صيني محدد للإجابة على الأسئلة ،

3. Matthew-Z/R-Net ، R-Net في Pytorch ، مع Bert و Elmo ،

4. NYU-DL/DL4Marco-Bert ، مرور إعادة التصنيف مع Bert ،

5. XZP27/Bert-For-Chinese-question-anجاب ،

6. Chiyyewken/Bert-QA ، Bert للإجابة على الأسئلة بدءًا من Hotpotqa ،

7. Ankit-Ai/Bertqa-Antention-on-Steroids ، Bertqa-الانتباه على المنشطات ،

8. Noviscl/Bert-race ، يعتمد هذا العمل على تنفيذ Pytorch لـ Bert (https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-bert). لقد قمت بتكييف نموذج BERT الأصلي للعمل على فهم آلة الاختيار من متعدد.

9. EVA-N27/Bert-for-Chinese-question-anجاب ،

10. Allenai/Allennlp-Bert-Qa-Wrapper ، هذا غلاف بسيط على رأس نماذج ضمان الجودة القائمة على Bert من Pytorch-bert-bert لجعل أرشيفات نموذج Allennlp ، بحيث يمكنك تقديم العروض التوضيحية من Allennlp.

11. Edmondchensj/inchovalqa-with-bert ، EECS 496: مواضيع متقدمة في التعلم العميق المشروع النهائي: الإجابة على أسئلة صينية مع Bert (Baidu Dureader Dataset)

12. Graykode/Toeicbert ، TOEIC (اختبار اللغة الإنجليزية للتواصل الدولي) حل باستخدام نموذج بيرت الذي تم تجريده من Pytorch. ،

13. Graykode/Korquad-beginner ، https://github.com/graykode/korquad-beginner

14. Krishna-Sharma19/SBU-QA ، يستخدم هذا المستودع تضمينات Bert Bert من أجل التعلم النقل في مجال QA

15. Basketballandlearn/Dureader-Bert ، Bert Dureader 多文档阅读理解 排名第七 ، 2019 Dureader 机器阅读理解 单模型代码。 ،

مهمة تصنيف بيرت:

1. Zhpmatrix/kaggle-quora-insincere-questions-classification ، kaggle 新赛 (خط الأساس)-基于 bert 的 tuning 方案+基于 tensor2tensor 的 encorder encoder 方案

2. maksna/bert-fine-tuning-for-chinese-multiclass-classing ، استخدم نموذج Bert قبل التدريب على Google لتصنيفه للتصنيف الصيني متعدد المراحل

3. NLPSCOTT/BERT-CHINESE-TASK ، BERT 中文分类实践 ،

4. SocialBird-ilab/Bert-Classification-Tutorial ،

5. foosynaptic/bert_classifer_trial ، تجربة بيرت لصفوف الجسم الصيني

6. xiaopingzhong/bert-finetune-for-classfier ، 微调 bert 模型 ، 同时构建自己的数据集实现分类

7. pengming617/bert_classification ، 利用 bert 预训练的中文模型进行文本分类 ،

8. Xieyufei1993/Bert-Pytorch-Chinese-TextClassification ، Pytorch Bert Finetune في تصنيف النص الصيني ،

9. liyibo/text-classification-demos ، النماذج العصبية لتصنيف النص في tensorflow ، مثل CNN ، dpcnn ، fasttext ، bert ... ،

10. Circlepi/Bert_chinese_text_class_by_pytorch ، A Pytorch تنفذ فئة النص الصينية القائمة على Bert_Pretrained_Model ،

11. kaushaltridivedi/bert-to-to-comments-multilabel ، تصنيف متعدد العوامل لتحدي التعليقات السامة باستخدام Bert ،

12. LonePatient/Bert-chinese-text-Classification-Pytorch ، يحتوي هذا الريبو على تطبيق Pytorch لنموذج Bert المسبق لتصنيف النص. ،

تحليل المشاعر بيرت

1. Chung-I/Douban-Sentiment-Analysis ، تحليل المشاعر على Douban Movie Comment Comments Dataset باستخدام BERT.

2. Lynnna-XU/Bert_SA ، تحليل المشاعر Bert Tensorflow التقديم مع API Restful

3. HSLCY/ABSA-BERT-PAIR ، باستخدام BERT لتحليل المشاعر القائمة على الجانب من خلال بناء الجملة المساعدة (NAACL 2019) https://arxiv.org/abs/1903.09588 ،

4. Songyouwei/Absa-Pytorch ، تحليل المشاعر القائمة على الجانب ، تطبيقات Pytorch. 基于方面的情感分析 ， 使用 pytorch 实现。 ،

5. Howardhsu/Bert-for-RRC-ABSA ، رمز لورقة NAACL 2019: "Bert بعد التدريب لمراجعة فهم القراءة وتحليل المشاعر القائمة على الجوانب" ،

6. Brightmart/Sentiment_analysis_fine_grain ، تصنيف متعدد العلامات مع Bert ؛ تحليل المشاعر الدقيقة من AI Challenger ،

مهمة بيرت نير:

1. Zhpmatrix/bert-sequence-tagging ، 基于 bert 的中文序列标注

2. Kyzhouhzau/Bert-Ner ، استخدم Google Bert للقيام Conll-2003 ner! و

3. King-Menin/NER-Bert ، NER Task Solution (BERT-BI-LSTM-CRF) مع Google Bert https://github.com/google-research.

4. macanv/bert-bilsmt-crf-ner ، حل tensorflow لمهمة NER باستخدام نموذج BILSTM-CRF مع صناديق Google BERT ،

5. Fuyanzhe2/Name-Entity-Dechnition ، LSTM-CRF ، Lattice-CRF ، Bert-Ner 及近年 ner 相关论文 اتبع ،

6. MHCAO916/NER_BAXIN

7. prohiryu/bert-chinese-ner ، 使用预训练语言模型 bert 做中文 ner ،

8. Sberbank-Ai/Ner-Bert ، Bert-Ner (Nert-Bert) مع Google Bert ،

9. Kyzhouhzau/Bert-Bilstm-Crf ، هذه القاعدة النموذجية على Bert-as-Service. بنية النموذج: Bert-embedding BILSTM CRF. و

10. Hoiy/Berserker ، Berserker - Bert Chinese Word Tokenizer ، Berserker (Bert Chinese Word Tokenizer) هو رمز صيني مبني على قمة طراز Bert من Google. و

11. Kyubyong/Bert_ner ، ner مع Bert ،

12. Jiangpinglei/Bert_Chinesewordsegment ، نموذج مقطع كلمات صيني يعتمد على Bert ، F1 Score 97 ٪ ،

13. yanwii/chinesener ، 基于 bi-gru + crf 的中文机构名、人名识别 中文实体识别 ، 支持 google bert 模型

14. Lemonhu/ner-bert-pytorch ، حل Pytorch لمهمة NER باستخدام نموذج BERT من Google AI.

مهمة تلخيص نص بيرت:

1. nlpyang/bertsum ، رمز لورق النصفة لتلخيص الاستخراج ،

2. SanthoShkolloju/sherctraction-shumarization-with-transfer ، تلخيص جذاب باستخدام BERT باعتباره ترميز تشفير ومحول ،

3. nayeon7lee/bert-summarization ، تنفيذ "توليد اللغة الطبيعية القائمة على ما قبل التدريب لتلخيص النص" ، ورقة: https://arxiv.org/pdf/1902.09243.pdf

4. Dmmiller612/محاضرة-ملخص محاضرة مع بيرت

مهمة توليد النص بيرت:

1. Asyml/Texar ، مجموعة أدوات لتوليد النصوص وخارج https://texar.io ، Texar هي مجموعة أدوات توليد نصية للأغراض العامة ، كما قامت بتنفيذ Bert هنا للتصنيف ، وتطبيقات توليد النص من خلال الجمع بين الوحدات النمطية الأخرى في Texar.

2. voidful/bertgenerate ، بيرت ضبط دقيق لتوليد النص ، bert 做 文本生成 的一些實驗

3. Tiiiger/Bert_Score ، درجة Bert لتوليد اللغة ،

مهمة الرسم البياني للمعرفة بيرت:

1. lvjianxin/extrate-extring ، 基于中文的知识抽取 ， baseline ： bi-lstm+crf 升级版 ： bert 预训练

2. Sakuranew/Bert-attributeextraction ، باستخدام BERT لاستخراج السمة في المعرفة. صقل جيد واستخراج الميزة. 使用基于 بيرت 的微调和特征提取方法来进行知识图谱百度百科人物词条属性抽取。 ،

3. Aditya-AI/Information-Retrival-system-system-bert ،

4. JKSZW2014/BERT-KBQA-NLPCC2017 ، تجربة KBQA على أساس BERT لـ NLPCC2016/2017 المهمة 5 (基于 Bert 的中文知识库问答实践 代码可跑通 代码可跑通）） ， 博客介绍 博客介绍 https://blog.csdn.net/ai_10460679444444 ،

5. yuanxiaosc/knowled-extraction المستندة إلى المخطط ، رمز لـ http://lic2019.ccf.org.cn/kg 信息抽取。使用基于 bert 的实体抽取和关系抽取的端到端的联合模型。 （将在比赛结束后 完善代码和使用说明 完善代码和使用说明） ،

6. YuanxiASC/CINTITY-Relation-EXTRACKTING ، الكيان واستخراج العلاقة على أساس Tensorflow. 基于 TensorFlow 的管道式实体及关系抽取 ， 2019 语言与智能技术竞赛信息抽取任务解决方案 （比赛结束后完善代码） 。schema استخراج المعرفة القائمة على المعرفة ، ske 2019 http://lic2019.ccf.org.cn ،

7. Wenrichard/KBQA-Bert ، 基于知识图谱的问答系统 ， bert 做命名实体识别和句子相似度 ， 分为 分为 分为 和 和 和 模式 ， 博客介绍 博客介绍 https://zhuanlan.zhihu.com/p/62946533 ،

8. Zhpmatrix/Bertem ، ACL2019 论文实现《 مطابقة الفراغات: التشابه التوزيعي في تعلم العلاقة》 ،

دقة بيرت الأساسية

1. Ianycxu/rgcn-with-bert ، الشبكات التلافيفية الرسم البياني بوابات (RGCN) مع BERT لمهمة قرار coreference

2. isabellebouchard/bert_for_gap-coreferent

مجموعة أدوات التصور Bert:

1. Jessevig/Bertviz ، أداة لتصور انتباه بيرت ،

بيرت chatbot:

1. GAOQ1/RASA_NLU_GQ ، تحويل اللغة الطبيعية إلى بيانات منظمة (支持中文 ， 自定义了 n 种模型 支持不同的场景和任务) ،

2. GAOQ1/RASA_CHATBOT_CN ، 基于 RASA-NLU 和 RASA-CORE 搭建的对话系统 DEMO ،

3. Gaoq1/rasa-bert-finetune ، 支持 rasa-nlu 的 bert finetune ،

4. geodge831012/bert_robot ، 用于智能助手回答问题的训练 ， 基于 bert 模型进行训练改造

5. هذا هو رمز القالب لاستخدام Bert للتسلسل وتصنيف النص ، من أجل تسهيل BERT لمزيد من المهام. حاليًا ، تضمن رمز القالب CONLL-2003 تحديد تعريف الكيان المسماة ، وملء فتحات SNIPS والتنبؤ القصد.

6. Guillaume-chevalier/Reubert ، chatbot لإلغاء الأسئلة ، ببساطة.

نموذج لغة بيرت والتضمين:

1. Hanxiao/Bert-as-service ، رسم خرائط جملة متغيرة الطول إلى متجه ثابت الطول باستخدام نموذج Bert pretrained ،

2. yc-wind/inmbded_study ، 中文预训练模型生成字向量学习 ， 测试 bert ， elmo 的中文效果 ،

3. kyubyong/bert-token-embeddings ، التضمينات الرمزية المبللة بيرت ،

4. Xu-Song/Bert_AS_LANAGE_MODEL ، BERT كنموذج لغة ، شوكة من https://github.com/google-research/bert ،

5. yuanxiaosc/deep_dynamic_word_representation ، رمز TensorFlow والنماذج المدربة مسبقًا لتمثيل الكلمات الديناميكية العميقة (DDWR). وهو يجمع بين نموذج BERT وتمثيل الكلمات العميقة في السياق العميق. ،

6. Imgarylai/bert-embedding ، تضمينات مستوى الرمز المميز من نموذج Bert على Mxnet و Gluonnlp http://bert-embedding.readthedocs.io/ ،

7. Terrifyzhao/Bert-Utils ، Bert 生成句向量 ， Bert 做文本分类、文本相似度计算 ،

8. fennudetudou/bert_implement ، 使用 bert 模型进行文本分类 ， 相似句子判断 ， 以及词性标注 ،

9. whqwill/seq2seq-keyphrase-bert ، أضف Bert إلى جزء من https://github.com/memray/seq2seq-keyphrase-pytorch ،

10. Charles9n/Bert-Sklearn ، غلاف Sklearn لنموذج Bert من Google ،

11. NVIDIA/MEGATRON-LM ، نماذج لغة محول التدريب على البحث المستمر على نطاق واسع ، بما في ذلك: BERT ،

12. hankcs/bert-token-expedding ، وتوليد التضمين على مستوى الرمز المميز bert دون ألم

13. Facebookresearch/Lama ، Lama: تحليل نموذج اللغة ، Lama هي مجموعة من الموصلات لنماذج اللغة التي تم تدريبها مسبقًا.

مطابقة نص بيرت:

1. pengming617/bert_textmatching ، 利用预训练的中文模型实现基于 bert 的语义匹配模型 数据集为 lcqmc 官方数据

2. BrokenWind/bertsimilarity ، حوسبة التشابه بين جملتين مع خوارزمية Bert من Google

3. Policeme/Chinese_bert_similarity ، تشابه بيرت الصيني

4. LonePatient/Bert-sentence-similarity-pytorch ، يحتوي هذا الريبو على تطبيق Pytorch لنموذج Bert المسبق لمهمة تشابه الجملة.

5. Nouhadziri/Dialogentailment ، تنفيذ الورقة "تقييم التماسك في أنظمة الحوار باستخدام الاستدراج" https://arxiv.org/abs/1904.03371

6. ukplab / transence-transformers ، embeddes rembeddings مع Bert & Xlnet ، محولات الجملة: تدمير الجملة باستخدام Bert / Roberta / XLNET مع Pytorch ،

دروس بيرت:

1. Graykode/NLP-Tutorial ، برنامج تعليمي معالجة اللغة الطبيعية للباحثين التعليميين العميق https://www.reddit.com/r/machinelearn..

2. Dragen1860/Tensorflow-2.x-tutorials ، Tensorflow 2.x Prosorts Prosorts and Ampossion ، بما في ذلك CNN و RNN و GAN و Auto-Encoders و FasterRcnn و GPT وأمثلة BERT ، إلخ. TF 2.0 版入门实例代码 实战教程。 实战教程。 ،