Mxnet: context-sensitive NLP model: BERT

Word2Vec and GloVe-like word embedding models are context-free, assigning the same pre-trained vector to each word regardless of their surrounding context. They struggle with capturing polysemy or nuanced semantics in natural language processing. This limitation has led to the development of context-sensitive models, with ELMo being a notable example.

ELMo通过整合预训练双向LSTM各中间层的表示形式来生成输出表示。这种生成的表示则可作为补充功能整合到下游任务现有模型中使用。尽管此方法解决了语境不敏感性问题（即无论上下文位置如何都不会影响语义理解），但解决方案的选择取决于具体的任务架构。因此，在每个自然语言处理任务上设计专门的任务体系相对具有挑战性。为此,GPT-1被设计成一种适用于处理具有相关性且无需预先定义任务的具体文本序列的语言模型。该模型基于Transformer解码器构建,其核心目标是实现从大量文本数据中学习语言建模能力