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BERT全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是预训练语言表示的方法，可以在大型文本语料库（如维基百科）上训练通用的“语言理解”模型，然后将该模型用于下游NLP任务，比如机器翻译、问答。
TabiBERT: A Large-Scale ModernBERT Foundation Model and A Unified Benchmark for Turkish
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Towards Practical Automatic Piano Reduction using BERT with Semi-supervised Learning
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BERT-JEPA: Reorganizing CLS Embeddings for Language-Invariant Semantics
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Improving Router Security using BERT
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Triple-BERT: Do We Really Need MARL for Order Dispatch on Ride-Sharing Platforms?
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HELM-BERT: A Transformer for Medium-sized Peptide Property Prediction
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DE$^3$-BERT: Distance-Enhanced Early Exiting for BERT based on Prototypical Networks
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Bangla MedER: Multi-BERT Ensemble Approach for the Recognition of Bangla Medical Entity
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Fine-Tuning BERT for Domain-Specific Question Answering: Toward Educational NLP Resources at University Scale
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BERT and CNN integrated Neural Collaborative Filtering for Recommender Systems
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ModernBERT is More Efficient than Conventional BERT for Chest CT Findings Classification in Japanese Radiology Reports
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Tree Matching Networks for Natural Language Inference: Parameter-Efficient Semantic Understanding via Dependency Parse Trees
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SpellForger: Prompting Custom Spell Properties In-Game using BERT supervised-trained model
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Enhancing Next-Generation Language Models with Knowledge Graphs: Extending Claude, Mistral IA, and GPT-4 via KG-BERT
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参考链接
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