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
