Pytorch使用Google BERT模型进行中文文本分类

Pytorch使用Google BERT模型进行中文文本分类

在前一篇博客中https://blog.csdn.net/duan_zhihua/article/details/85121310，我们已经实现了Tensorflow使用CNN卷积神经网络以及RNN(Lstm、Gru)循环神经网络进行中文文本分类。

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是Google AI团队最新开源的NLP模型，正如家林大咖所言：这是2018年人工智能领域最重要的事件！对于技术人员而言，这是整个人工智能领域接下来五年最重要的机遇！

因此，本文将使用Bert模型应用于订单类型识别案例，体验一下Bert模型的强大 ！

参考的链接：

Google官方BERT代码（Tensorflow）：https://github.com/google-research/bert
huggingface/pytorch-pretrained-BERT：https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT
                                                                https://github.com/real-brilliant/bert_chinese_pytorch