狂破11项记录，谷歌年度最强NLP论文到底强在哪里？

一个完整的深度学习系统，通常包括以下四个部分，1. 应用场景、2. 模型、3. 训练数据、4. 算力。从2018年年初以来，深度学习在语言处理方面，一直没有特别靓丽的突破性进展。三天前，2018年10月11日，谷歌人工智能语言研究组发表了一篇论文，立刻引起业界巨大反响。这篇论文的题目是，《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》。这个题目很直白，一眼望去就能猜得到，这篇文章至少会讲到四大问题中的三个，应用场景、模型、训练数据。论文地址：https://arxiv.org/abs/1810.04805多种应用场景，与通用语言模型自然语言处理（NLP）的应用场景，从大的方面讲，是对于语言文字的智能处理，包括阅读理解、问答对话、写作、翻译等等。这些应用场景 ………………………………