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,包...
BERT-wwm-ext是由哈工大讯飞联合实验室发布的中文预训练语言模型,是BERT-wwm的一个升级版。 BERT-wwm-ext主要是有两点改进: 预训练数据集做了增加,次数达到5.4B; 训练步数增大,训练第一阶段1M步,训练第二阶段400K步。 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...
后续就采用了一种改进此问题的措施,整词的mask方法--Whole word masking(wwm),如predict 这个词被切分成pre、##di、##ct三个token,则将三个token全部mask,这也是后续的bert-wwm、roberta-wwm版本。 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...
BERT-wwm-ext是由哈工大讯飞联合实验室发布的中文预训练语言模型,是BERT-wwm的一个升级版。之前在文章“XLNet中文预训练和阅读理解应用”中提到BERT-wwm发布时间不凑巧,正好赶上XLNet发布,并没有产生大的热论,这次感觉也比较悲催,遇到了RoBERTa。就中文而言,BERT-wwm-ext还是挺有意义的,毕竟专门就中文做了改进和提升。
本文将介绍BERT-Chinese-WWM-Ext模型在中文文本分词方面的应用和优势。 BERT是一种基于Transformer的深度双向预训练语言模型,通过预训练大量语料库进行学习,可以捕捉到丰富的语言特征。BERT在许多NLP任务中都表现出了优异的性能,如命名实体识别、问答系统、情感分析等。然而,BERT在中文文本分词方面的应用还相对较少。为了...
BERT-wwm-ext采用了与BERT以及BERT-wwm一样的模型结构,同属base模型,由12层Transformers构成。训练第一阶段(最大长度为128)采用的batch size为2560,训练了1M步。训练第二阶段(最大长度为512)采用的batch size为384,训练了400K步。 基线测试结果 中文简体阅读理解:CMRC 2018...
BERT-chinese-wwm-ext是一个基于BERT模型的中文文本处理的扩展模型。它是在BERT-chinese模型的基础上进行预训练得到的,其中"wwm"表示采用了Whole Word Masking的预训练方式,即连续的词语会作为整体进行遮盖,从而解决文本分词中的歧义问题。 BERT-chinese-wwm-ext模型对中文文本进行分词有以下几个关键步骤: 1.输入处理...
Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT(中文BERT-wwm系列模型) nlptensorflowpytorchbertrbtrobertachinese-bertbert-wwmbert-wwm-extroberta-wwm UpdatedJul 31, 2023 Python Improve this page Add a description, image, and links to thebert-wwm-exttopic page so that developers can more easi...
BERT-wwm、RoBERTa-wwm、SpanBERT、ERNIE2 课应该分开上,若多任务同时学习会学的较为混乱,多个任务同时学习最好是任务之间存在关系,能够相互指导。 论文下载地址: 转载BERT-wwm、BERT-wwm-ext、RoBERTa、SpanBERT...%。 对于损失函数也进行了改进,去除了Next Sentence, 具体做法是,在训练时取 Span 前后边界的两个...