BERT相关论文、文章和代码资源汇总

BERT最近太火，蹭个热点，整理一下相关的资源，包括Paper, 代码和文章解读。

1、Google官方:

1) BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

一切始于10月Google祭出的这篇Paper, 瞬间引爆整个AI圈包括自媒体圈: https://arxiv.org/abs/1810.04805

2) Github: https://github.com/google-research/bert

11月Google推出了代码和预训练模型，再次引起群体亢奋。

3) Google AI Blog: Open Sourcing BERT: State-of-the-Art Pre-training for Natural Language Processing

2、第三方解读：

1) 张俊林博士的解读， 知乎专栏： 从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史

我们在AINLP微信公众号上转载了这篇文章和张俊林博士分享的PPT，欢迎关注：

• 从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史
• 预训练在自然语言处理的发展: 从Word Embedding到BERT模型

2) 知乎: 如何评价 BERT 模型？

3) 【NLP】Google BERT详解

4) [NLP自然语言处理]谷歌BERT模型深度解析

5) BERT Explained: State of the art language model for NLP

3、第三方代码：

1) pytorch-pretrained-BERT: https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT

Google官方推荐的PyTorch BERB版本实现，可加载Google预训练的模型：PyTorch version of Google AI's BERT model with script to load Google's pre-trained models

2) BERT-pytorch: https://github.com/codertimo/BERT-pytorch

另一个Pytorch版本实现：Google AI 2018 BERT pytorch implementation

3) BERT-tensorflow: https://github.com/guotong1988/BERT-tensorflow

Tensorflow版本：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

4) bert-chainer: https://github.com/soskek/bert-chainer

Chanier版本: Chainer implementation of "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding"

5) bert-as-service: https://github.com/hanxiao/bert-as-service

将不同长度的句子用BERT预训练模型编码，映射到一个固定长度的向量上：Mapping a variable-length sentence to a fixed-length vector using pretrained BERT model

这个很有意思，在这个基础上稍进一步是否可以做一个句子相似度计算服务？有没有同学一试？

6) bert_language_understanding: https://github.com/brightmart/bert_language_understanding

BERT实战：Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding: pre-train TextCNN

7) sentiment_analysis_fine_grain: https://github.com/brightmart/sentiment_analysis_fine_grain

BERT实战，多标签文本分类，在 AI Challenger 2018 细粒度情感分析任务上的尝试：Multi-label Classification with BERT; Fine Grained Sentiment Analysis from AI challenger

8) BERT-NER: https://github.com/kyzhouhzau/BERT-NER

BERT实战，命名实体识别: Use google BERT to do CoNLL-2003 NER !

注：原创文章，转载请注明出处及保留链接“我爱自然语言处理”： http://www.52nlp.cn

本文链接地址： BERT相关论文、文章和代码资源汇总 http://www.52nlp.cn/?p=10870