Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT 2019.10 哈工大和科大讯飞联合发表中文BERT-WWM模型的论文。 中文BERT中采用了全词掩码策略来验证其有效性。这个模型是根据最新的维基百科中文转储(简体和繁体中文比例都保留了)进行的预先训练。本文提出的模型在大多数任务上都比BERT和ERNIE有更好的效果,并且我...
在实际应用中,我们可以将Chinese-BERT-wwm与其他技术结合使用,例如特征工程、数据增强和迁移学习等。这些技术可以进一步提高模型的性能和泛化能力。总之,Chinese-BERT-wwm是一种强大的中文预训练语言模型,它可以为各种NLP任务提供高质量的文本表示。通过预训练和微调阶段,我们可以使模型更好地适应特定任务的需求。在未来,...
BERT-wwm,全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformers-Whole Word Masking,是近年来备受关注的一种预训练语言模型。在自然语言处理(NLP)领域,BERT-wwm以其卓越的性能和广泛的应用场景,成为了研究的热点。本文将带您深入了解BERT-wwm的原理、实现细节以及在NLP任务中的应用案例。一、BERT-wwm原理概述BER...
这一系列包括BERT-WWM、BERT-WWM-ext、RoBERTa-WWM-ext和RoBERTa-WWM-ext-large以及哈工大实验室针对中文做出的相关模型 四、ERNIE 百度提出的ERNIE模型主要是针对BERT在中文NLP任务中表现不够好提出的改进。同样是针对原始BERT在中文上是基于字的处理,ERNIE模型在BERT的基础上,加入了海量语料中的实体、短语等先验语义...
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...
在MLM中掩盖的对象多数情况下为词根(subword),并不是完整的词;对于中文则直接按字切分,直接对单个字进行掩盖。这种掩盖策略导致了模型对于词语信息学习的不完整。针对这一不足,大部分研究者改进了MLM的掩盖策略。在 Google 随后发布的BERT-WWM模型中,提出了全词覆盖的方式。
ERNIE们和BERTwwm是NLP领域中基于BERT进一步发展的预训练语言模型。ERNIE： 核心特点：通过引入知识图谱来增强语言表示能力。 预训练任务：在BERT的基础上增加了一个实体对齐任务，通过Tencoder与Kencoder协同工作，对输入序列和实体进行编码与聚合。 优势：在包含知识图谱的下游任务中展现出优于BERT的表现，并...
了RoBERTaERNIE的基础上,用大量数据和先验知识,进行多任务的持续学习,诞生了ERNIE2.0BERT-wwm增加了训练数据集、训练步数,诞生了BERT-wwm-extBERT的其他改进模型基本考... 「 9.BERT-wwm-ext」BERT-wwm-ext是一个中文预训练语言模型,BERT-wwm的升级版。BERT-wwm-ext采用了与BERT以及BERT-wwm一样的模型结构,同属...
BERT-wwm是哈工大开源出来的,在原始bert-base的基础上引入whole word mask,其实就是分词后的词进行mask,如下图所示: 因为是在bert-base的基础上训练的,因此无缝对接现在的bert的使用方法,直接替换预训练模型即可,都不需要更改任何文件。而且在很多中文任务上较bert都有一些提升,因此推荐使用。
这一章我们来聊聊在中文领域都有哪些预训练模型的改良方案。Bert-WWM,MacBert,ChineseBert主要从3个方向在预训练中补充中文文本的信息:词粒度信息,中文笔画信息,拼音信息。与其说是推荐帖,可能更多需要客观看待以下'中文'改良的在实际应用中的效果~ Bert-WWM ...