tBERT代码：源自ACL 2020论文的实现
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简介：
tBERT是基于ACL 2020论文开发的开源代码库，旨在提供一种改进的BERT模型变体，适用于特定任务的自然语言处理。
tBERT 该存储库提供了论文“ tBERT：用于语义相似性检测的主题模型和BERT联合力”的代码。设置下载预训练的BERT，在主目录中创建缓存文件夹：
```bash
cd ~
mkdir tf-hub-cache
```
进入缓存文件夹后，下载并解压缩预训练的BERT模型：
```bash
cd tf-hub-cache
wget https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_10_18/uncased_L-12_H-768_A-12.zip
unzip uncased_L-12_H-768_A-12.zip
```
下载预处理数据，转到tBERT存储库：
```bash
cd /path/to/tBERT/
```
从仓库中获取主题模型和原始数据集：
```bash
wget https://www.dropbox.com/s/6p26mkwv62677zt/original_data.tar.gz
```
解压下载的文件。
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