MLM的任务是在输入的句子中随机遮掩部分词语,然后根据上下文来预测被遮掩的词语;NSP的任务是判断两个句子是否连续。预训练过程使得BERT能够学习到句子层面和词语层面的上下文信息。 与传统的模型相比,BERT最大的突破之一是引入了双向上下文。传统的NLP模型只利用了上下文的一部分信息,而BERT通过Transformer的自注意力机制,能够同时融合句子
在预训练过程中,使用了Masked Language Model(MLM)和Next Sentence Prediction(NSP)等任务,使得模型能够更好地捕捉句子之间的语义关系。 BERT-Base-Chinese模型的基本原理是使用Transformer网络结构进行预训练,将大量的文本数据输入到模型中进行训练,从而使模型学习到自然语言的语法、语义等知识。该模型与BERT-Base模型类似...
因为谷歌发布的BERT-Base, Chinese模型里中文是以字为粒度进行切分,在BERT预训练过程中基于掩码的Masked Language Model(MLM)任务中也以字粒度进行Mask操作。BERT-wwm针对这个问题进行一系列中文式的改造,充分考虑传统NLP中的中文分词操作,以词为粒度进行Mask操作,也就是Whole Word Masking(wwm)操作。下面直接通过一个...
2.非监督的基于微调的方法,如生成性预训练转化器OpenAIGPT(虽然它一样使用了transformer,但是只利用了一个方向的注意力机制,本质上也一样是单项的语言模型。),引入最小的特定任务参数,并通过简单地微调所有预训练的参数来训练下游任务。 这两种方法在预训练期间具有相同的目标函数,它们使用单向语言模型来学习一般的语...
python run_language_modeling.py \ --output_dir=output \ --model_type=bert \ --model_name_or_path=bert-base-chinese \ --do_train \ --train_data_file=$TRAIN_FILE \ --do_eval \ --eval_data_file=$TEST_FILE \ --mlm 其中$TRAIN_FILE 代表领域相关中文语料地址。 2 roberta-wwm-ext 哈...
图2. MLM和NSP任务数据集构造流程图 如图2所示便是整个NSP和MLM任务数据集的构建流程。第①②步是根据原始语料来构造NSP任务所需要的输入和标签;第③步则是随机MASK掉部分Token来构造MLM任务的输入,并同时进行padding处理;第④步则是根据第③步处理后的结果来构造MLM任务的标签值,其中[P]表示Padding的含义,这样...
在自然语言处理和知识图谱中，实体抽取、NER是一个基本任务，也是产业化应用NLP 和知识图谱的关键技术之一。BERT是一个大规模预训练模型，它通过精心设计的掩码语言模型（Masked Language Model，MLM）来模拟人类对语言的认知，并对数十亿个词所组成的语料进行预训练而形成强大的基础语义，形成了效果卓绝的模型。通过 ...
在自然语言处理和知识图谱中,实体抽取、NER是一个基本任务,也是产业化应用NLP 和知识图谱的关键技术之一。BERT是一个大规模预训练模型,它通过精心设计的掩码语言模型(Masked Language Model,MLM)来模拟人类对语言的认知,并对数十亿个词所组成的语料进行预训练而形成强大的基础语义,形成了效果卓绝的模型。通过 BERT来进...
(https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm) 哈工大讯飞联合实验室发布的预训练语言模型。预训练的方式是采用roberta类似的方法,比如动态mask,更多的训练数据等等。在很多任务中,该模型效果要优于bert-base-chinese。 对于中文roberta类的pytorch模型,使用方法如下 ...
BERT-base-chinese模型总共有12个编码器层，其中每个层的隐藏大小为768。 BERT的输入是一段文本，它首先进行分词处理，将文本划分为一个个token，然后将这些token转换为词向量。随后，BERT模型对这些token的词向量进行处理，得到每个token的上下文相关表示。## BERT的预训练任务 BERT模型通过预训练来学习丰富的...