論文の概要: BERT: A Review of Applications in Natural Language Processing and
Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.11943v1
- Date: Mon, 22 Mar 2021 15:34:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-23 15:35:04.566092
- Title: BERT: A Review of Applications in Natural Language Processing and
Understanding
- Title（参考訳）: BERT:自然言語処理と理解における応用のレビュー
- Authors: M. V. Koroteev
- Abstract要約: 本稿では,最も人気のあるディープラーニングベースの言語モデルであるBERTの応用について述べる。
このレビューの準備では、科学界で最も注目を集めた過去数年間に発表された数十のオリジナルの科学論文のデータが体系化されました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: In this review, we describe the application of one of the most popular deep
learning-based language models - BERT. The paper describes the mechanism of
operation of this model, the main areas of its application to the tasks of text
analytics, comparisons with similar models in each task, as well as a
description of some proprietary models. In preparing this review, the data of
several dozen original scientific articles published over the past few years,
which attracted the most attention in the scientific community, were
systematized. This survey will be useful to all students and researchers who
want to get acquainted with the latest advances in the field of natural
language text analysis.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,最も人気のあるディープラーニングベースの言語モデルであるBERTの応用について述べる。
本論文は,このモデルの動作機構,テキスト解析における主な応用分野,各タスクにおける類似モデルとの比較,およびいくつかのプロプライエタリモデルの記述について述べる。
このレビューの準備において、科学界で最も注目を集めた過去数年間に出版された数十の科学論文のデータを体系化した。
この調査は、自然言語テキスト分析の分野における最新の進歩を知りたがっているすべての学生や研究者にとって有用である。
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