语言模型处理空间信息的新方法

关键词：语言模型、空间信息处理、新方法、算法原理、应用场景

摘要：本文聚焦于语言模型处理空间信息的新方法。首先介绍了该研究的背景，包括目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了核心概念与联系，展示了原理和架构的文本示意图及 Mermaid 流程图。详细讲解了核心算法原理，并通过 Python 代码进行说明。给出了相关数学模型和公式，并举例说明。通过项目实战，呈现了代码实际案例和详细解释。探讨了实际应用场景，推荐了学习、开发工具和相关论文著作。最后总结了未来发展趋势与挑战，还提供了常见问题解答和扩展阅读参考资料，旨在为相关领域的研究者和开发者提供全面的技术指导。

1. 背景介绍

1.1 目的和范围

随着自然语言处理技术的不断发展，语言模型在各个领域都得到了广泛的应用。然而，传统的语言模型在处理空间信息方面存在一定的局限性。空间信息在地理信息系统、机器人导航、虚拟现实等众多领域都有着至关重要的作用。本研究的目的在于探索语言模型处理空间信息的新方法，以提高语言模型对空间信息的理解和处理能力。

本研究的范围涵盖了从基本的空间信息表示到复杂的空间推理任务。我们将研究如何将空间信息有效地融入到语言模型中，以及如何利用语言模型进行空间信息的处理和分析。具体包括空间概念的建模、空间关系的推理、空间信息的生成等方面。

1.2 预期读者

本文的预期读者包括自然语言处理领域的研究者、人工智能工程师、地理信息系统开发者、机器人技术专家以及对语言模型和空间信息处理感兴趣的相关人员。对于希望深入了解语言模型在空间信息处理方面的新进展，以及寻求解决实际空间信息处理问题的读者，本文将提供有价值的参考。

1.3 文档结构概述

本文将按照以下结构进行组织：

• 核心概念与联系：介绍语言模型处理空间信息的核心概念，包括空间信息的表示、语言模型与空间信息的联系等，并通过文本示意图和 Mermaid 流程图进行展示。
• 核心算法原理 & 具体操作步骤：详细讲解处理空间信息的核心算法原理，并使用 Python 源代码进行阐述。
• 数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明：给出相关的数学模型和公式，并进行详细讲解和举例说明。
• 项目实战：代码实际案例和详细解释说明：通过实际项目案例，展示如何使用新方法进行空间信息处理，并对代码进行详细解读。
• 实际应用场景：探讨语言模型处理空间信息的新方法在不同领域的实际应用场景。
• 工具和资源推荐：推荐相关的学习资源、开发工具框架和论文著作。
• 总结：未来发展趋势与挑战：总结语言模型处理空间信息的新方法的发展趋势，并分析面临的挑战。
• 附录：常见问题与解答：解答读者在阅读过程中可能遇到的常见问题。
• 扩展阅读 & 参考资料：提供相关的扩展阅读材料和参考资料。

1.4 术语表

1.4.1 核心术语定义

• 语言模型：是一种基于概率统计的模型，用于预测给定文本序列中下一个词出现的概率。常见的语言模型包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer 等。
• 空间信息：指与空间位置、形状、方向、距离等相关的信息。在地理信息系统中，空间信息可以用地图、坐标等形式表示；在机器人导航中，空间信息可以是环境的布局和障碍物的位置等。
• 空间推理：是指利用空间信息进行逻辑推理和判断的过程。例如，根据两个物体的位置信息，判断它们之间的相对位置关系。

1.4.2 相关概念解释

• 空间嵌入：将空间信息映射到低维向量空间的过程。通过空间嵌入，可以将空间信息转化为语言模型可以处理的数值表示。
• 空间注意力机制：在语言模型中引入的一种注意力机制，用于关注文本中的空间信息。通过空间注意力机制，语言模型可以更加准确地处理空间信息。

1.4.3 缩略词列表

• RNN：Recurrent Neural Network，循环神经网络
• LSTM：Long Short-Term Memory，长短期记忆网络
• GIS：Geographic Information System，地理信息系统

2. 核心概念与联系

核心概念原理

语言模型处理空间信息的核心在于如何将空间信息有效地融入到语言模型中。传统的语言模型主要处理文本信息，对于空间信息的处理能力较弱。为了提高语言模型对空间信息的处理能力，我们需要对空间信息进行建模，并将其与语言模型相结合。

一种常见的方法是将空间信息进行编码，转化为数值向量表示，然后将这些向量作为输入与文本信息一起输入到语言模型中。例如，我们可以使用空间坐标来表示物体的位置，将坐标值进行归一化处理后，得到一个向量。这个向量可以与文本信息一起经过语言模型的处理，从而使语言模型能够同时处理文本和空间信息。

另一种方法是在语言模型中引入空间注意力机制。空间注意力机制可以让语言模型更加关注文本中的空间信息，从而提高对空间信息的处理能力。具体来说，空间注意力机制可以根据空间信息的重要性，对文本中的不同部分进行加权处理，使得语言模型更加关注与空间信息相关的部分。

架构的文本示意图

输入层：
|-- 文本信息
|-- 空间信息（编码后的向量）

中间层：
|-- 语言模型（如 Transformer）
|   |-- 多头注意力机制
|   |   |-- 文本注意力
|   |   |-- 空间注意力
|   |-- 前馈神经网络

输出层：
|-- 处理后的信息（包含空间信息的文本表示）

Mermaid 流程图

3. 核心算法原理 & 具体操作步骤

核心算法原理

我们采用基于 Transformer 的语言模型来处理空间信息。Transformer 是一种基于注意力机制的深度学习模型，具有强大的并行计算能力和长序列处理能力。

在处理空间信息时，我们将空间信息编码为向量，并将其与文本信息一起输入到 Transformer 中。在 Transformer 的多头注意力机制中，我们引入了空间注意力头，用于关注文本中的空间信息。

具体来说，多头注意力机制的计算公式如下：
$$\text{MultiHead}(Q,K,V)=\text{Concat}({\text{head}}_1,\cdots ,{\text{head}}_h)W^O$$
其中，
$${\text{head}}_i=\text{Attention}(Q{W}_i^Q,K{W}_i^K,V{W}_i^V)$$
$$\text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}(\frac{Q{K}^T}{\sqrt{d_k}})V$$

在空间注意力头中，我们对 $Q$、$K$、$V$ 进行修改，使其能够更好地处理空间信息。例如，我们可以在 $Q$、$K$、$V$ 中加入空间信息的偏移量，以增强对空间信息的关注。

具体操作步骤

1. 空间信息编码：将空间信息（如坐标、方向等）转化为向量表示。可以使用简单的归一化方法将坐标值转化为 $[0,1]$ 之间的数值，然后将这些数值组合成向量。
2. 文本信息处理：将文本信息进行分词处理，并将每个词转化为词向量。可以使用预训练的词嵌入模型（如 Word2Vec、GloVe 等）来获取词向量。
3. 输入组合：将编码后的空间信息向量和文本信息的词向量组合成输入序列，输入到 Transformer 模型中。
4. 多头注意力计算：在 Transformer 的多头注意力机制中，计算文本注意力和空间注意力。空间注意力头的计算可以根据具体的需求进行调整。
5. 前馈神经网络处理：经过多头注意力机制处理后，将结果输入到前馈神经网络中进行进一步的处理。
6. 输出结果：最后，从输出层得到处理后的信息，该信息包含了对空间信息的理解和处理。

Python 源代码实现

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

# 定义 Transformer 中的多头注意力机制
class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, num_heads, d_model, d_k, d_v):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.d_k = d_k
        self.d_v = d_v
        self.W_q = nn.Linear(d_model, num_heads * d_k)
        self.W_k = nn.Linear(d_model, num_heads * d_k)
        self.W_v = nn.Linear(d_model, num_heads * d_v)
        self.W_o = nn.Linear(num_heads * d_v, d_model)

    def forward(self, Q, K, V):
        batch_size = Q.size(0)
        Q = self.W_q(Q).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
        K = self.W_k(K).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
        V = self.W_v(V).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_v).transpose(1, 2)

        scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(torch.tensor(self.d_k, dtype=torch.float32))
        attn = F.softmax(scores, dim=-1)
        out = torch.matmul(attn, V)
        out = out.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, -1, self.num_heads * self.d_v)
        return self.W_o(out)

# 定义处理空间信息的 Transformer 模型
class SpatialTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, num_heads, d_model, d_k, d_v):
        super(SpatialTransformer, self).__init__()
        self.multihead_attn = MultiHeadAttention(num_heads, d_model, d_k, d_v)
        self.feed_forward = nn.Sequential(
            nn.Linear(d_model, 4 * d_model),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(4 * d_model, d_model)
        )

    def forward(self, text_input, spatial_input):
        combined_input = torch.cat((text_input, spatial_input), dim=1)
        attn_output = self.multihead_attn(combined_input, combined_input, combined_input)
        ff_output = self.feed_forward(attn_output)
        return ff_output

# 示例使用
num_heads = 8
d_model = 512
d_k = 64
d_v = 64
model = SpatialTransformer(num_heads, d_model, d_k, d_v)

text_input = torch.randn(1, 10, d_model)  # 示例文本输入
spatial_input = torch.randn(1, 2, d_model)  # 示例空间输入

output = model(text_input, spatial_input)
print(output.shape)

4. 数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明

数学模型和公式

空间信息编码

假设我们有一个二维空间中的点 $(x,y)$，我们可以将其编码为一个向量 $\mathbf{s}=[x^{\prime },y^{\prime }]$，其中 $x^{\prime }=\frac{x-x_{\min }}{x_{\max }-x_{\min }}$，$y^{\prime }=\frac{y-y_{\min }}{y_{\max }-y_{\min }}$。这里 $x_{\min }$、$x_{\max }$、$y_{\min }$、$y_{\max }$ 分别是 $x$ 和 $y$ 的最小值和最大值。

多头注意力机制

如前面所述，多头注意力机制的计算公式为：
$$\text{MultiHead}(Q,K,V)=\text{Concat}({\text{head}}_1,\cdots ,{\text{head}}_h)W^O$$
其中，
$${\text{head}}_i=\text{Attention}(Q{W}_i^Q,K{W}_i^K,V{W}_i^V)$$
$$\text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}(\frac{Q{K}^T}{\sqrt{d_k}})V$$

详细讲解

空间信息编码

空间信息编码的目的是将空间信息转化为语言模型可以处理的数值向量。通过归一化处理，我们将空间坐标值映射到 $[0,1]$ 之间，这样可以避免不同空间坐标范围对模型训练的影响。

多头注意力机制

多头注意力机制通过多个注意力头并行计算，能够捕捉不同方面的信息。在处理空间信息时，我们可以在某些注意力头中引入空间信息的处理逻辑，使得模型能够更加关注文本中的空间信息。

举例说明

假设我们有一个文本描述：“在公园的东北角有一个亭子”，同时我们知道公园的坐标范围是 $(0,0)$ 到 $(100,100)$，亭子的坐标是 $(80,80)$。

首先，我们对亭子的坐标进行编码：
$x^{\prime }=\frac{80-0}{100-0}=0.8$
$y^{\prime }=\frac{80-0}{100-0}=0.8$
得到编码后的空间向量 $\mathbf{s}=[0.8,0.8]$。

然后，将文本进行分词处理，得到词向量序列 $\mathbf{t}=[{\mathbf{t}}_1,{\mathbf{t}}_2,\cdots ,{\mathbf{t}}_n]$。

将编码后的空间向量和词向量序列组合成输入序列，输入到 Transformer 模型中进行处理。在多头注意力机制中，空间注意力头可以根据空间向量 $\mathbf{s}$ 对文本中的不同部分进行加权处理，使得模型更加关注与“东北角”和“亭子”相关的信息。

5. 项目实战：代码实际案例和详细解释说明

5.1 开发环境搭建

安装 Python

首先，确保你已经安装了 Python 3.6 或更高版本。可以从 Python 官方网站（https://www.python.org/downloads/）下载并安装。

安装深度学习框架

我们使用 PyTorch 作为深度学习框架。可以使用以下命令安装 PyTorch：

pip install torch torchvision

安装其他依赖库

还需要安装一些其他的依赖库，如 NumPy、Matplotlib 等。可以使用以下命令安装：

pip install numpy matplotlib

5.2 源代码详细实现和代码解读

以下是一个完整的项目实战代码示例，用于处理空间信息的文本描述：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import numpy as np

# 定义 Transformer 中的多头注意力机制
class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, num_heads, d_model, d_k, d_v):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.d_k = d_k
        self.d_v = d_v
        self.W_q = nn.Linear(d_model, num_heads * d_k)
        self.W_k = nn.Linear(d_model, num_heads * d_k)
        self.W_v = nn.Linear(d_model, num_heads * d_v)
        self.W_o = nn.Linear(num_heads * d_v, d_model)

    def forward(self, Q, K, V):
        batch_size = Q.size(0)
        Q = self.W_q(Q).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
        K = self.W_k(K).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
        V = self.W_v(V).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_v).transpose(1, 2)

        scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(torch.tensor(self.d_k, dtype=torch.float32))
        attn = F.softmax(scores, dim=-1)
        out = torch.matmul(attn, V)
        out = out.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, -1, self.num_heads * self.d_v)
        return self.W_o(out)

# 定义处理空间信息的 Transformer 模型
class SpatialTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, num_heads, d_model, d_k, d_v):
        super(SpatialTransformer, self).__init__()
        self.multihead_attn = MultiHeadAttention(num_heads, d_model, d_k, d_v)
        self.feed_forward = nn.Sequential(
            nn.Linear(d_model, 4 * d_model),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(4 * d_model, d_model)
        )

    def forward(self, text_input, spatial_input):
        combined_input = torch.cat((text_input, spatial_input), dim=1)
        attn_output = self.multihead_attn(combined_input, combined_input, combined_input)
        ff_output = self.feed_forward(attn_output)
        return ff_output

# 示例数据生成
def generate_example_data():
    text_length = 10
    spatial_length = 2
    d_model = 512
    text_input = torch.randn(1, text_length, d_model)
    spatial_coords = np.array([[80, 80]])  # 示例空间坐标
    # 空间信息编码
    min_coord = 0
    max_coord = 100
    spatial_input = (spatial_coords - min_coord) / (max_coord - min_coord)
    spatial_input = torch.tensor(spatial_input, dtype=torch.float32).unsqueeze(0).repeat(1, 1, d_model)
    return text_input, spatial_input

# 主函数
if __name__ == "__main__":
    num_heads = 8
    d_model = 512
    d_k = 64
    d_v = 64
    model = SpatialTransformer(num_heads, d_model, d_k, d_v)

    text_input, spatial_input = generate_example_data()
    output = model(text_input, spatial_input)
    print("Output shape:", output.shape)

5.3 代码解读与分析

代码结构

• MultiHeadAttention 类：实现了 Transformer 中的多头注意力机制。该类包含了 $Q$、$K$、$V$ 的线性变换层，以及注意力分数的计算和输出的拼接。
• SpatialTransformer 类：定义了处理空间信息的 Transformer 模型。该模型将文本信息和空间信息进行拼接，然后通过多头注意力机制和前馈神经网络进行处理。
• generate_example_data 函数：生成示例数据，包括文本输入和空间输入。在生成空间输入时，对空间坐标进行了编码处理。
• 主函数：初始化模型，调用 generate_example_data 函数生成数据，然后将数据输入到模型中进行处理，并打印输出的形状。

代码分析

• 空间信息编码：在 generate_example_data 函数中，我们将空间坐标进行了归一化处理，将其编码为 $[0,1]$ 之间的数值。然后将编码后的数值重复扩展为与文本输入相同的维度，以便与文本输入进行拼接。
• 多头注意力机制：在 MultiHeadAttention 类中，我们实现了多头注意力机制的核心计算逻辑。通过多个注意力头并行计算，能够捕捉不同方面的信息。
• 模型训练和推理：在主函数中，我们只是简单地将数据输入到模型中进行推理，没有进行模型的训练。在实际应用中，需要准备大量的训练数据，并使用合适的损失函数和优化器进行模型训练。

6. 实际应用场景

地理信息系统（GIS）

在地理信息系统中，语言模型处理空间信息的新方法可以用于自然语言查询和地理信息的生成。例如，用户可以使用自然语言描述一个地理位置或查询某个区域的相关信息，语言模型可以根据输入的文本和空间信息，准确地理解用户的需求，并从地理数据库中检索相关的信息。

机器人导航

在机器人导航中，语言模型可以结合空间信息来理解人类的指令。例如，人类可以使用自然语言告诉机器人前往某个特定的位置，语言模型可以将指令中的空间信息提取出来，并结合机器人当前的位置和环境信息，规划出最优的导航路径。

虚拟现实（VR）和增强现实（AR）

在虚拟现实和增强现实应用中，语言模型处理空间信息的新方法可以用于生成更加真实和自然的交互体验。例如，用户可以使用自然语言与虚拟环境中的物体进行交互，语言模型可以根据用户的指令和空间信息，实时调整虚拟物体的位置和状态。

智能建筑

在智能建筑中，语言模型可以结合空间信息来实现更加智能化的控制和管理。例如，用户可以使用自然语言控制灯光、空调等设备，语言模型可以根据用户的指令和房间的空间信息，自动调整设备的参数，以达到最佳的使用效果。

7. 工具和资源推荐

7.1 学习资源推荐

7.1.1 书籍推荐

• 《深度学习》（Deep Learning）：由 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 所著，是深度学习领域的经典教材，涵盖了神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等多个方面的内容。
• 《自然语言处理入门》：由何晗所著，适合初学者学习自然语言处理的基础知识，包括分词、词性标注、命名实体识别等内容。
• 《地理信息系统原理、方法和应用》：由邬伦等所著，系统地介绍了地理信息系统的基本原理、方法和应用，对于理解空间信息处理在地理信息系统中的应用有很大的帮助。

7.1.2 在线课程

• Coursera 上的“深度学习专项课程”（Deep Learning Specialization）：由 Andrew Ng 教授授课，涵盖了深度学习的多个方面，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
• edX 上的“自然语言处理”（Natural Language Processing）：由华盛顿大学的教授授课，系统地介绍了自然语言处理的基本概念、方法和技术。
• 中国大学 MOOC 上的“地理信息系统”：由武汉大学的教授授课，介绍了地理信息系统的基本原理、数据处理、分析和应用等内容。

7.1.3 技术博客和网站

• Medium：是一个技术博客平台，上面有很多关于深度学习、自然语言处理和空间信息处理的优秀文章。
• arXiv：是一个预印本论文平台，上面有很多最新的研究成果和技术报告。
• GeeksforGeeks：是一个技术学习网站，提供了大量的编程教程和算法讲解，对于学习自然语言处理和空间信息处理的相关算法有很大的帮助。

7.2 开发工具框架推荐

7.2.1 IDE和编辑器

• PyCharm：是一款专门为 Python 开发设计的集成开发环境，具有强大的代码编辑、调试和项目管理功能。
• Visual Studio Code：是一款轻量级的代码编辑器，支持多种编程语言，具有丰富的插件和扩展功能。

7.2.2 调试和性能分析工具

• PyTorch Profiler：是 PyTorch 自带的性能分析工具，可以帮助开发者分析模型的性能瓶颈，优化代码。
• TensorBoard：是 TensorFlow 提供的可视化工具，也可以用于 PyTorch 模型的可视化和性能分析。

7.2.3 相关框架和库

• PyTorch：是一个开源的深度学习框架，具有强大的张量计算和自动求导功能，广泛应用于自然语言处理和计算机视觉等领域。
• Transformers：是 Hugging Face 开发的一个自然语言处理库，提供了多种预训练的语言模型，如 BERT、GPT 等，可以方便地进行模型的微调。
• GeoPandas：是一个基于 Pandas 的地理信息处理库，提供了丰富的地理数据处理和分析功能。

7.3 相关论文著作推荐

7.3.1 经典论文

• “Attention Is All You Need”：提出了 Transformer 模型，是深度学习领域的经典论文之一，为语言模型的发展奠定了基础。
• “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”：提出了 BERT 模型，在自然语言处理任务中取得了很好的效果。

7.3.2 最新研究成果

• 在 arXiv 上搜索“Language Model for Spatial Information Processing”，可以找到很多最新的研究成果和技术报告。

7.3.3 应用案例分析

• 一些顶级学术会议（如 ACL、CVPR、ICCV 等）上的论文会包含语言模型处理空间信息的应用案例分析，可以从中了解到最新的应用场景和技术方法。

8. 总结：未来发展趋势与挑战

未来发展趋势

• 融合多模态信息：未来的语言模型将不仅仅处理文本和空间信息，还将融合图像、音频等多模态信息，以实现更加全面和准确的信息处理。
• 强化学习与语言模型的结合：通过强化学习的方法，可以让语言模型在处理空间信息时更加智能和灵活，能够根据环境的变化实时调整处理策略。
• 跨领域应用：语言模型处理空间信息的新方法将在更多的领域得到应用，如医疗、教育、交通等，为这些领域带来新的发展机遇。

挑战

• 数据获取和标注：获取高质量的空间信息数据并进行准确的标注是一项具有挑战性的任务。空间信息数据通常比较复杂，需要专业的知识和工具进行处理和标注。
• 模型可解释性：语言模型通常是一个黑盒模型，其决策过程难以解释。在处理空间信息时，需要提高模型的可解释性，以便用户能够理解模型的决策依据。
• 计算资源需求：处理空间信息的语言模型通常需要大量的计算资源，特别是在处理大规模数据和复杂任务时。如何降低模型的计算成本，提高计算效率是一个亟待解决的问题。

9. 附录：常见问题与解答

问题 1：空间信息编码的方法有哪些？

空间信息编码的方法有很多种，常见的包括归一化编码、离散化编码、哈希编码等。归一化编码是将空间坐标值映射到 $[0,1]$ 之间的数值；离散化编码是将连续的空间坐标值离散化为有限的离散值；哈希编码是将空间信息映射到一个固定长度的哈希值。

问题 2：如何评估语言模型处理空间信息的性能？

可以使用多种指标来评估语言模型处理空间信息的性能，如准确率、召回率、F1 值等。对于空间推理任务，可以使用空间推理的准确率来评估模型的性能；对于空间信息生成任务，可以使用生成的空间信息与真实空间信息的相似度来评估模型的性能。

问题 3：在实际应用中，如何处理缺失的空间信息？

处理缺失的空间信息可以采用多种方法，如插值法、机器学习预测法等。插值法是根据已知的空间信息来估计缺失的空间信息；机器学习预测法是使用机器学习模型来预测缺失的空间信息。

10. 扩展阅读 & 参考资料

扩展阅读

• 《人工智能：一种现代方法》（Artificial Intelligence: A Modern Approach）：这本书涵盖了人工智能的多个领域，包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉等，可以帮助读者拓宽知识面。
• 《机器人学导论》：介绍了机器人的基本原理、运动学、动力学等内容，对于理解机器人导航中空间信息处理的应用有很大的帮助。

参考资料

• Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
• Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
• Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., … & Polosukhin, I. (2017). Attention Is All You Need. In Advances in neural information processing systems (pp. 5998-6008).