谷歌在2019年5月发布一个BERT的升级版本,对于原始的BERT,因为它使用了BPE来分词,因此它的掩码也是基于BPE的,也就是说BERT的掩码单位是以子词为单位的,它将一个完整的词分成若干个子词,这些子词会被随机的mask。他们提出的改进叫做Whole Word Masking(WWM),它以词为单位进行mask,这些单词的子词会被统一的处理。
机器翻译:在机器翻译任务中,BERT-wwm可以用于将一种语言的句子翻译成另一种语言。通过训练模型对源语言和目标语言之间的翻译关系进行学习,可以实现高质量的机器翻译。四、总结与展望BERT-wwm作为一种先进的预训练语言模型,通过WordPiece嵌入和Whole Word Masking技术,在自然语言处理任务中取得了显著的性能提升。其广泛的...
用相似词替代MASK进行掩码,这里的相似词是基于word2vec similarity来召回候选,如果没有召回就降级为随机掩码,于是完形填空任务其实变成了纠错任务(这里应该也要限制召回的词和原词长度相同) WWM + N-gram掩码,10%的4gram,20%3gram,30%2gram,40%1gram。个人理解这里的gram不是字符粒度而是词粒度,否则会有大量的n...
bertwwm原理 BERT的基础原理:BERT是一种预训练语言模型,就像一个超级“语言学霸”,能通过大量文本学习语言知识。它的核心是Transformer架构,这个架构能让模型同时处理文本中的每个词,理解词与词之间的关系。预训练时,BERT会做两项重要任务,一个是“掩码语言模型”任务,就是随机把文本里一些词用特殊标记替换,让模型去...
注:中文版本的 WWM BERT 来自于 哈工大的 ymcui 老师:Chinese-BERT-wwm,实现过程和具体细节也是参考了这个库 issue 中的相关讨论。在此特别感谢 ymcui 老师。 Google 的原始代码中已经提供了关于 WWM 的具体实现, Google 实现的 WWM 其核心思想是利用 ‘##’ 将同一个词的不同部分划分到一个 List 中,统一...
通过这种方式,Chinese-BERT-wwm可以学习到中文文本中的语法和语义知识。一旦我们完成了预训练阶段,我们就可以使用Chinese-BERT-wwm进行微调了。微调是指使用特定任务的训练数据来调整预训练模型的参数,从而使其更好地适应该任务。对于分类任务,我们可以使用交叉熵损失作为目标函数;对于序列标注任务,可以使用对数损失作为...
BERT-wwm、BERT-wwm-ext、RoBERTa、SpanBERT、ERNIE2 一、BERT-wwm wwm是Whole Word Masking(对全词进行Mask),它相比于Bert的改进是用Mask标签替换一个完整的词而不是子词,中文和英文不同,英文中最小的Token就是一个单词,而中文中最小的Token却是字,词是由一个或多个字组成,且每个词之间没有明显的分隔,...
1. 安装 transformers 库:使用 pip 命令安装 transformers 库,该库提供了调用 Bertwwm 模型的接口。 复制代码 pip install transformers 2. 加载模型和 tokenizer:使用 transformers 库中的 BertTokenizer 和 BertForSequenceClassification 类加载预训练模型和分词器。 复制代码 from transformers import BertTokenizer, Be...
小结下,本节主要从优化BERT预训练权重和分类器模型内部优化策略来提升分类器效果,主要有以下重要结论:首先,因为用户搜索主要是中文query,所以在谷歌原生BERT预训练权重里中文版本的预训练权重效果最好;然后,BERT-wwm使用基于全词Mask的预训练权重,通过知识图谱可以获取到更多表达中文语义的语言学知识,可以有效提升分类器效...