transformer介绍:zhuanlan.zhihu.com/p/67 BERT模型系列大全解读:zhuanlan.zhihu.com/p/59 bert的翻译:yiyibooks.cn/nlp/bert/m bert论文地址:arxiv.org/abs/1810.0480bert github地址:github.com/google-resea 中文bert-wwm论文:arxiv.org/pdf/1906.0810 中文bert-wwm代码和数据:https://github.com/ymcui/Chinese...
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。 这里要介绍的BERT-WWM[2]是由哈工大和科大讯飞联合提出的针对中文的整词掩码策略,两种掩码策略的区别如图5所示。对比基于字的掩码,基于词的掩码能够让模型能够学到更多的语义信息。当我们基于词来设置掩码时,需要对...
Whole Word Masking (wwm),暂翻译为全词Mask或整词Mask,是谷歌在2019年5月31日发布的一项BERT的升级版本,主要更改了原预训练阶段的训练样本生成策略。 简单来说,原有基于WordPiece的分词方式会把一个完整的词切分成若干个子词,在生成训练样本时,这些被分开的子词会随机被mask。 在全词Mask中,如果一个完整的词的...
BERT-wwm & RoBERTa-wwm：在原始的BERT中，使用WordPiece分词器将文本分割成WordPiece令牌，其中一些词被...
BERT_wwm 哈工大讯飞联合实验室开放的中文预训练模型BERT-wwm[17],与下文介绍的百度的ERNIE类似,是采用了全词mask策略(Whole Word Masking, wwm),对同属一个词的所有子词进行mask、保留或替换操作。数据预处理的分词过程采用了哈工大LTP分词工具。第一版本的BERT-wwm采用了中文维基百科数据进行预训练,第二版本BERT...
BERT-WWM 模型普遍表现都优于原 BERT; 去掉NSP(Next Sentence Prediction)的 BERT 在某些任务中表现会更好; 除了XLNet,还有其他模型提出基于 BERT 的改进,让 BERT 发挥更大的潜能。 2. RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach 表2:RoBERTa 在 GLUE 中的实验结果 ...
近期BERT官方也对其初代BERT预训练模型提出了新的训练方法,既利用全词掩码(WWM)的训练方法来替代之前仅有部分词(Partial)遮罩的训练方法。而本报告其实就是将这一训练手段运用于中文的预训练模型,也就是用此方法训练出一个中文版的BERT-WWM模型。当然,中文的预训练显然是更具有挑战意义的。报告的作者也指出,他们对...
还有一种模型，BERT-wwm，由哈尔滨工业大学开源，基于BERT-base，引入了整词掩码（Whole Word Masking）策略，对分词后的词汇进行掩码操作。这使得模型在中文任务上能够无缝集成，且在多项中文任务上表现出色，提升了模型的性能。这些模型在NLP领域内的探索与应用，展示了预训练模型的强大潜力，以及在解决...
中文BERT-wwm（基于全词遮罩技术的中文预训练模型）是哈工大和讯飞联合发表的模型，在中文BERT的基础上，修改了预训练阶段的训练样本生成策略。全词遮罩（Whole Word Masking），指原来的遮罩（mask）只随机遮一个字，现在则会对一个词的所有字进行遮罩。但中文BERT-wwm，是针对现代汉语训练的模型。经受过文言文“...