如果你是一名自然语言处理从业者，那你一定听说过大名鼎鼎的 BERT 模型。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）在2018年迎来了它的辉煌时刻：在机器理解测试SQuAD中独占鳌头，并在其他十项NLP挑战中取得了压倒性胜利，实现了在多个领域超越人类表现的历史性成就。

BERT模型通过预训练与微调的技术手段，致力于解决自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的各种任务。这些任务涵盖了问答系统、情感分析以及语言推理等多个方面。

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书籍目录

第一部分 开始使用 BERT

第 1 章 Transformer 概览

• 1.1 Transformer 简介
• 1.2 理解编码器
• 1.3 理解解码器
• 1.4 整合编码器和解码器
• 1.5 训练 Transformer
• 1.6 小结
• 1.7 习题
• 1.8 深入阅读

第 2 章 了解 BERT 模型

• 2.1 BERT 的基本理念
• 2.2 BERT 的工作原理
• 2.3 BERT 的配置
• 2.4 BERT 模型预训练
• 2.5 子词词元化算法
• 2.6 小结
• 2.7 习题
• 2.8 深入阅读

第 3 章 BERT 实战

• 3.1 预训练的 BERT 模型
• 3.2 从预训练的 BERT 模型中提取嵌入
• 3.3 从 BERT 的所有编码器层中提取嵌入
• 3.4 针对下游任务进行微调
• 3.5 小结
• 3.6 习题
• 3.7 深入阅读

第二部分 探索 BERT 变体

第 4 章 BERT 变体（上）：ALBERT、RoBERTa、ELECTRA 和 SpanBERT

• 4.1 BERT 的精简版 ALBERT
• 4.2 从 ALBERT 中提取嵌入
• 4.3 了解 RoBERTa
• 4.4 了解 ELECTRA
• 4.5 用 SpanBERT 预测文本段
• 4.6 小结
• 4.7 习题
• 4.8 深入阅读

第 5 章 BERT 变体（下）：基于知识蒸馏

• 5.1 知识蒸馏简介
• 5.2 DistilBERT 模型——BERT 模型的知识蒸馏版本
• 5.3 TinyBERT 模型简介
• 5.4 将知识从 BERT 模型迁移到神经网络中
• 5.5 小结
• 5.6 习题
• 5.7 深入阅读

第三部分 BERT 模型的应用

第 6 章 用于文本摘要任务的BERTSUM 模型

• 6.1 文本摘要任务
• 6.2 为文本摘要任务微调 BERT 模型
• 6.3 理解 ROUGE 评估指标
• 6.4 BERTSUM 模型的性能
• 6.5 训练 BERTSUM 模型
• 6.6 小结
• 6.7 习题
• 6.8 深入阅读

第 7 章 将 BERT 模型应用于其他语言

• 7.1 理解多语言 BERT 模型
• 7.2 M-BERT 模型的多语言表现
• 7.3 跨语言模型
• 7.4 理解 XLM-R 模型
• 7.5 特定语言的 BERT 模型
• 7.6 小结
• 7.7 习题
• 7.8 深入阅读

第 8 章 Sentence-BERT 模型和特定领域的 BERT 模型

• 8.1 用 Sentence-BERT 模型生成句子特征
• 8.2 sentence-transformers 库
• 8.3 通过知识蒸馏迁移多语言嵌入
• 8.4 特定领域的 BERT 模型：ClinicalBERT 模型和BioBERT 模型
• 8.5 小结
• 8.6 习题
• 8.7 深入阅读

第 9 章 VideoBERT 模型和BART 模型

• 9.1 VideoBERT 模型学习语言及视频特征
• 9.2 了解 BART 模型
• 9.3 探讨 BERT 库
• 9.4 小结
• 9.5 习题
• 9.6 深入阅读

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