案例实现步骤Step1:成为百度AI开放平台的开发者注册账号登录，并且点击此处创建一个应用：Step2:编写一个示例程序packageperson.xsc.datamanage;importjava.util.HashMap;importorg.json.JSONObject;importcom.baidu.aip.nlp.AipNlp;publ

一，背景——横空出世的BERT全面超越人类2018年在自然语言处理（NLP）领域最具爆炸性的一朵“蘑菇云”莫过于GoogleResearch提出的BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型。作为一种新型的语言表示模型，BERT以“摧枯拉朽”之势横扫包括语言问答、

向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇机器学习AI算法工程 公众号：datayx本课程会介绍最近NLP领域取得突破性进展的BERT模型。首先会介绍一些背景知识，包括WordEmbedding、RNN/LSTM/GRU、Seq2Seq模型和Attention机制等。然后介绍BERT的基础Transformer模

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大型语言模型（LLM）正在深刻地影响自然语言处理（NLP）领域，其强大的处理各种任务的能力也为其他领域的从业者带来了新的探索路径。推荐系统（RS）作为解决信息过载的有效手段，已经紧密融入我们的日常生活，如何用LLM有效重塑RS是一个有前景的研究问题•图1.

一、语言表征学习LanguageRepresentationLearning通过自监督语言模型预训练的语言表征学习已经成为许多NLP系统的一个组成部分。传统的语言建模不利用文本语料库中经常观察到的实体事实，如何将知识整合到语言表征中已引起越来

transformers的近期工作成果综述基于transformer的双向编码器表示(BERT)和微软的图灵自然语言生成(TNLG)等模型已经在机器学习世界中广泛的用于自然语言处理(NLP)任务，如机器翻译、文本摘要、问题回答、蛋白质折叠预测，