1）pytorch-pretrained-BERT： https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT
Googleの正式推奨PyTorch BERBバージョンが実装は、Googleがロードすることができるモデルはpretrained：GoogleのAIのBERTののPyTorch版モデルをスクリプトにしますGoogleの事前訓練されたモデルを読み込みます

2）BERT-pytorch： https://github.com/codertimo/BERT-pytorch
別Pytorchバージョンが実装されています。GoogleのAI 2018 BERTのpytorchの実装を

3）BERT-tensorflow： https://github.com/guotong1988/BERT-tensorflow
Tensorflow版本：BERT：言語理解のためのディープ双方向変圧器の事前研修

4）BERT-チェイナ： https://github.com/soskek/bert-chainer
Chanier版本：「：言語理解のためのディープ双方向変圧器の事前研修BERT」のチェイナ実装

5）BERT-ASで修理： https://github.com/hanxiao/bert-as-service
可変長文をマッピング：固定長ベクトルにマッピング事前訓練BERTコーディングモデルと異なる長さの文pretrained使用して固定長のベクトルに BERTモデル
文の類似性コンピューティングサービスを行うかどうか、これに基づいてさらに少し、これは非常に興味深いですが、？しようとする一切の学生がありませんか？

6）bert_language_understanding： https://github.com/brightmart/bert_language_understanding
BERT实战：言語理解のためのディープ双方向変圧器の事前研修：前の列車TextCNN

7）sentiment_analysis_fine_grain： https://github.com/brightmart/sentiment_analysis_fine_grain
BERT戦闘、マルチラベルテキスト分類は、AIチャレンジャー2018きめの細かい感情分析タスクの試み：BERTを使用したマルチラベル分類; AI挑戦者からのファイングレイン評判分析

8）BERT-NER： https://github.com/kyzhouhzau/BERT-NER
BERTの戦闘は、固有表現認識：使用するGoogle BERTがCoNLL-行うには 2003 NERを！

9）BERT-keras： https://github.com/Separius/BERT-keras
Keras版：事前訓練量のBERTのKeras実装

10）tbert： https://github.com/innodatalabs/tbert
BERT MLモデルのPyTorchポート

11）BERT-分類-チュートリアル： https://github.com/Socialbird-AILab/BERT-Classification-Tutorial

12）BERT-BiLSMT-CRF-NER： https://github.com/macanv/BERT-BiLSMT-CRF-NER
Tensorflow GoogleのBERTの微調整でBiLSTM-CRFモデルを使用したNERタスクのソリューション

13） BERT-中国分類Task-
BERT中国の分類練習

14） BERT-中国-NER： https://github.com/ProHiryu/bert-chinese-ner
事前に訓練された言語モデルBERTの使用は、中国のNERを行います

15）BERT-BiLSTM-CRF-NER
GoogleのBERTの微調整とBiLSTM-CRFモデルを使用したNERタスクのTensorflowソリューション

16）BERT-シーケンスタグ付け： https://github.com/zhpmatrix/bert-sequence-tagging
ベースの中国のシーケンスは、BERTを表します

私は、自然言語処理のBERT NERの中国を愛し

BERT関連する論文、記事やコードリソースの概要

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