第36章:基于entity-aware self-attention的Transformer模型Luke架构及完整源码实现

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1,实现contextualized entity representations的技术分析

2,实现contextualized entity representations数学原理分析

3,entity-aware self-attention mechanism数学原理分析

4,在计算的时候区分token type的实现技术分析

5,encode_plus源码完整实现分析

6,batch_encode_plus源码完整实现分析

7,create_input_sequence源码完整实现分析

8,batch_prepare_for_model源码完整实现分析

9,prepare_for_model源码完整实现分析

10,pad源码完整实现分析

11,LukeTokenizer源码完整实现分析

12,EntitySpanClassificationOutput源码完整实现分析

13,LukeEntityEmbeddings源码完整实现分析

14,BaseLukeModelOutputWithPooling源码完整实现分析

15,BaseLukeModelOutput源码完整实现分析

16,EntityClassificationOutput源码完整实现分析

17,EntityPairClassificationOutput源码完整实现分析

18,EntitySpanClassificationOutput源码完整实现分析

19,LukeAttention源码完整实现分析

17,LukeSelfAttention源码完整实现分析

18,LukeSelfOutput源码完整实现分析

19,LukeOutput源码完整实现分析

20,LukeIntermediate源码完整实现分析

21,LukeLayer源码完整实现分析

22,LukeEncoder源码完整实现分析

23,LukePooler源码完整实现分析

24,LukePreTrainedModel源码完整实现分析

25,LukeModel源码完整实现分析

26,LukeForEntityClassification源码完整实现分析

27,LukeForEntityPairClassification源码完整实现分析

28,LukeForEntitySpanClassification源码完整实现分析



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