基于BERT的机器翻译模型开发详解
数据准备：收集平行语料，分词，清洗，划分数据集。
模型构建：采用预训练BERT编码器，Transformer解码器，引入Attention层。
模型训练：使用Adam优化器，调整超参数，保存最优模型。
翻译推断：输入源文本，Beam Search生成候选译文。
模型部署：封装API接口，支持扩展和
BERT
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基于BERT的跨领域文本到SQL语义解析模型
该项目发布了论文 Bridging Textual and Tabular Data for Cross-Domain Text-to-SQL Semantic Parsing 的官方代码。该论文由 Xi Victoria Lin, Richard Socher 和 Caiming Xiong 共同