自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列：NLP on Transformers 101 第7章
第7章: BERT Fine-tuning源码完整实现、调试及案例实战
1，数据预处理训练集、测试集源码
2，文本中的Token、Mask、Padding的预处理源码
3，数据的Batch处理实现源码及测试
4，加载Pre-training模型的BertModel及BertTokenizer
5，模型Config配置
6，Model源码实现、测试、调试
7，BERT Model微调的数学原理及工程实践
8，BERT Model参数Frozen数学原理及工程实践
9，BertAdam数学原理及源码剖析
10，训练train方法源码详解
11，fully-connected neural network层源码详解及调试
12，采用Cross-Entropy Loss Function数学原理及代码实现
13，Evaluation 指标解析及源码实现
14，Classification任务下的Token设置及计算技巧
15，适配特定任务的Tokenization解析
16，BERT + ESIM(Enhanced Sequential Inference Model)强化BERT模型
17，使用BERT + LSTM整合强化BERT 模型
18，基于Movie数据的BERT Fine-tuning案例完整代码实现、测试及调试
