基于bert模型的自然语言处理实战 配套资源代码在哪里

基于BERT模型的自然语言处理实战配套资源代码可以在GitHub上找到。BERT模型是自然语言处理领域的一种重要模型，许多研究者和工程师都基于BERT模型进行深度学习和文本处理任务。

在GitHub上，有许多开源项目提供了使用BERT模型进行自然语言处理实战的代码和配套资源。其中一些常见的项目包括:
1. Transformers: 这是Hugging Face开发的一个Python库，提供了使用BERT和其他NLP模型的实用工具和示例代码。你可以在https://github.com/huggingface/transformers 上找到该项目。

2. BERT官方实现: Google在GitHub上提供了BERT模型的官方实现，你可以在https://github.com/google-research/bert 上找到该项目。这个项目提供了BERT预训练和微调的详细代码和训练数据。

3. BERT4Rec: 这是一个使用BERT模型进行推荐系统的开源项目，你可以在https://github.com/FeiSun/BERT4Rec 上找到该项目。它展示了如何将BERT用于推荐系统，并提供了相应的代码和数据。

除了上述项目，还有许多其他基于BERT模型的自然语言处理实战代码资源可供学习和参考。对于想要了解更多的人来说，GitHub是一个非常好的资源平台，可以找到各种开源项目和代码案例。请注意，这些项目的代码可能需要一定的编程和深度学习基础才能理解和使用。