第２１回では，Googleによる双方向コンテキストを獲得した言語モデルBERTの解説をしました． 
今回紹介した論文はこちらのissueで解説しています．
<a href="http://github.com/jojonki/arXivNotes/issues/199" target="_blank">github.com/jojonki/arXivNotes/issues/199</a>
番組への支援は，こちらからお待ちしております．<a href="http://www.patreon.com/jojonki" target="_blank">www.patreon.com/jojonki</a>

第２１回では，Googleによる双方向コンテキストを獲得した言語モデルBERTの解説をしました． 今回紹介した論文はこちらのissueで解説しています． github.com/jojonki/arXivNotes/issues/199 番組への支援は，こちらからお待ちしております．www.patreon.com/jojonki

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今回紹介した論文はこちらのissueで解説しています．
<a href="http://github.com/jojonki/arXivNotes/issues/199" rel="noopener noreferrer">github.com/jojonki/arXivNotes/issues/199</a>
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ep21: BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

Leading NLP Ninjaでは最近のNLP (Natural Language Processing）に関連する論文をjojonkiが短く紹介します．気になったこと・質問・間違い等，フィードバック頂けると嬉しいです．
紹介する論文は，基本的に下記の論文まとめから取り上げる予定です．
https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues

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Leading NLP Ninjaでは最近のNLP (Natural Language Processing）に関連する論文をjojonkiが短く紹介します．気になったこと・質問・間違い等，フィードバック頂けると嬉しいです． 紹介する論文は，基本的に下記の論文まとめから取り上げる予定です． https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues

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