BERTem:论文实现(ACL2019):《填补空白:关系学习的分布相似性》 源码

实现说明 主要实现文章前半部分的工作,PyTorch实现,基于的工作,PyTorch才是世界上最屌的框架,逃脱。 实现参考 代码说明 (1)主要修改: 输出表示形式: BertForSequenceClassification 输入表示形式: BertEmbeddings 输入和输出都实现了多种策略,可以结合具体的任务,找到最佳的组合。 (2)非主要实现:examples下的关于classification的文件 (3)服务部署:基于Flask,可以在本地开启一个服务。具体实现在中。 (4)代码正确参考,不提供数据集,不提供预训练模型,不提供训练后的模型(希望理解吧)。 (5)相