导读：【从官方案例学框架Tensorflow/Keras】端到端地构建掩码语言模型BERT，并微调使用 Keras官方案例链接Tensorflow官方案..
【从官方案例学框架Tensorflow/Keras】端到端地构建掩码语言模型BERT，并微调使用
注：本系列仅帮助大家快速理解、学习并能独立使用相关框架进行深度学习的研究，理论部分还请自行学习补充，每个框架的官方经典案例写的都非常好，很值得进行学习使用。可以说在完全理解官方经典案例后加以修改便可以解决大多数常见的相关任务。
摘要：【从官方案例学框架Keras】端到端地构建掩码语言模型BERT，实现掩码语言模型(MLM)，并将预训练好的模型”BERT“用在IMDB数据集上微调进行情感分类
目录
- 【从官方案例学框架Tensorflow/Keras】端到端地构建掩码语言模型BERT，并微调使用
- 1 Introduction
- 2 Setup
- 3 Load the data
- 4 Dataset preparation
- 5 Create BERT model (Pretraining Model) for masked language modeling
- 6 Train and Save
- 7 Fine-tune a sentiment classification model
- Create an end-to-end model and evaluate it
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