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BERT：深度双向变换器的预训练，用于语言理解。计算语言学协会北美分会2019年会议记录：人类语言技术，第1卷（长篇和短篇论文）。计算语言学协会，4171\u20134186。雅各布·德夫林（Jacob Devlin）、张明伟（Ming Wei Chang）、肯顿·李（Kenton Lee）和克里斯蒂娜·图塔诺娃（Kristina Toutanova）。2018.BERT：深度双向变形金刚语言理解预培训。计算语言学协会北美分会2019年会议记录：人类语言技术，第1卷（长篇和短篇论文）。计算语言学协会，4171\u20134186.“}，{”key“：”e_1_1_6_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，“doi”：“10.1145\/3097983.3098036”}，“key”：“e_2_1_7_1”，“doi-assert-by”：“publisher”，”doi“：”10.1007\/978-3319-56608-5_30“}”，{“key“:”e_2_ 1_8_1“”，“unstructured”：“Yoav Goldberg and Omer Levy.2014。word2vec解释道：派生Mikolov et \u00a0al。\u2019s负采样字嵌入方法。arXiv:1402.3722。检索自https:\/\/arxiv.org\/abs\/1402.3722。尤夫·戈德堡和奥马尔·利维。2014年，word2vec解释道：衍生Mikolov等人。\u2019s负采样词嵌入方法。arXiv:1402.3722。检索自https:\/\/arxiv.org\/abs\/1402.3722第31届神经信息处理系统会议记录。1024\u20131034”，“作者”：“Hamilton Will”，“年份”：“2017”，“非结构化”：“Will Hamilton，Zhitao Ying，and Jure Leskovec。2017 . 大型图的归纳表示学习。在第31届神经信息处理系统会议记录中。1024\u20131034。威尔·汉密尔顿（Will Hamilton）、应志涛（Zhitao Ying）和朱尔·莱斯科维奇（Jure 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PP，99（2017），1\u201319.“，“journal title”：“IEEE Translations on Big Data-PP”}，{“key”：“e_1_1_48_1”，“volume-title”：《第二十四届人工智能国际联合会议论文集》2111\u2013 2117“，“author”：“Yang Cheng”，“unstructured”：“Cheng Yang，Zhiyuan Liu，Deli Zhao，Maosong Sun，and Edward Y。常。2015年，利用丰富的文本信息进行网络表征学习。第24届国际人工智能联合会议记录。2111\u20132117。程阳、刘志远、赵德利、孙茂松和爱德华·Y·张。2015年，利用丰富的文本信息进行网络表征学习。第24届国际人工智能联合会议记录。2111\u20132117.“}，{”key“：”e_1_1_49_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，“doi”：“10.1145\/3132847.3132975”}，“key”：“e_2_1_50_1”，“volume-title”：“IEEE\/ACM社会网络分析与挖掘进展国际会议论文集。566\u2013571”，“author”：“Yang Zaihan”，”unstructured“：”Zaihan-Yang，Dawei Yin，and Brian D。戴维森。2014.学术界的建议：一个联合的多关系模型。《IEEE\/ACM社会网络分析和挖掘进展国际会议论文集》。566\u2013571。杨再翰（Zaihan Yang）、尹大伟（Dawei Yin）和布莱恩·戴维森（Brian D.Davison）。2014年，学术界建议：联合多关系模式。《IEEE\/ACM社会网络分析和挖掘进展国际会议论文集》。566\u2013571.“}，{”key“：”e_1_1_51_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，“doi”：“10.1002\/asi.23916”}，“key”：“e_1_i_1_52_1”，“doi-assert-by”：“publisher”，”doi“：”10.1007\/s10618-019-00650-2“}”，{7-9300-3“}]，“container-title”：[“ACM Transactions on Knowledge Discovery from 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