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BERT全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是预训练语言表示的方法，可以在大型文本语料库（如维基百科）上训练通用的“语言理解”模型，然后将该模型用于下游NLP任务，比如机器翻译、问答。
Unlocking the Potential of Multiple BERT Models for Bangla Question Answering in NCTB Textbooks
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Comparing Few-Shot Prompting of GPT-4 LLMs with BERT Classifiers for Open-Response Assessment in Tutor Equity Training
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Indonesian-English Code-Switching Speech Synthesizer Utilizing Multilingual STEN-TTS and Bert LID
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GoBERT: Gene Ontology Graph Informed BERT for Universal Gene Function Prediction
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Multi-label Cross-lingual automatic music genre classification from lyrics with Sentence BERT
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Aligning Brain Activity with Advanced Transformer Models: Exploring the Role of Punctuation in Semantic Processing
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Exploring Narrative Clustering in Large Language Models: A Layerwise Analysis of BERT
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On Importance of Layer Pruning for Smaller BERT Models and Low Resource Languages
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AudioBERT: Audio Knowledge Augmented Language Model
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Information Extraction from Clinical Notes: Are We Ready to Switch to Large Language Models?
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BARTPredict: Empowering IoT Security with LLM-Driven Cyber Threat Prediction
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Injecting Bias into Text Classification Models using Backdoor Attacks
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Enhancing Plagiarism Detection in Marathi with a Weighted Ensemble of TF-IDF and BERT Embeddings for Low-Resource Language Processing
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GPT or BERT: why not both?
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Disambiguation of Chinese Polyphones in an End-to-End Framework with Semantic Features Extracted by Pre-trained BERT
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参考链接
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