自然语言处理通用框架BERT原理解读

数据及代码见文末 

代码解读：谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例-CSDN博客

 基于BERT的中文情感分析实战：基于BERT的中文情感分析实战-CSDN博客 

1.概述

问题背景：

• 传统Seq2Seq模型的局限性： 早期的机器翻译和文本生成任务常采用基于循环神经网络（RNN）的序列到序列（Seq2Seq）模型，这类模型在处理长序列时容易遇到梯度消失/爆炸问题，导致训练效率低，难以捕捉长期依赖。

• RNN网络的问题： RNN及其变种如LSTM和GRU在网络结构