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...
3、BERT-wwm 1 简介 2 中文BERT-WWM 4、XLNet 1、简介 2 前言 3 Permutation Language Model 4 XLNet 优化技巧 4、RoBERTa 1 不同的训练配置 2 剔除NSP任务 3 动态mask 4 文本编码方式 5、SpanBERT 1 span masking 2 SBO 3 Single-Sequence Training 4 overall Trends 6、ALBERT 1 Factorized embedding ...
2. BERT-WWM 2.1 整词掩码 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...
为了弥合数据鸿沟,多种仅使用未标记文本语料的语言模型被相继提出,这种模型被称为预训练模型(Pre-trained Models, PTM),BERT就是这种技术开花结的最好的果之一。预训练模型是通过自监督学习从大规模数据中得到、与具体业务无关的模型。如哈工大开源的中文预训练模型BERT-wwm就是在百科、新闻...
BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformer,如名称所示,BERT仅使用了Transformer架构的Encoder部分。BERT自2018年由谷歌发布后,在多种NLP任务中(例如QA、文本生成、情感分析等等)都实现了更好的结果。 BERT的效果如此优异,其中一个主要原因是:它是一个基于上下文的词嵌入(context-based embedding)模...
屏蔽语言建模也被称为完形填空(cloze)任务。我们已经知道了如何使用屏蔽语言建模任务训练BERT模型。而屏蔽输入标记时,我们也可以使用一个有点不同的方法,叫作全词屏蔽(whole word masking,WWM)。 全词屏蔽 同样,我们以实例来理解全词屏蔽是如何工作的。考虑句子Let us start pretraining the model。
本文记录使用BERT预训练模型,修改最顶层softmax层,微调几个epoch,进行文本分类任务. BERT源码 首先BERT源码来自谷歌官方tensorflow版:https://github.com/google-research/bert 注意,这是tensorflow 1.x 版本的. BERT预训练模型 预训练模型采用哈工大讯飞联合实验室推出的WWM(Whole Word Masking)全词覆盖预训练模型,主...
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...
其中被 Mask 掉的部分,可以是直接随机选择的 Token,也可以是随机选择连续的能组成一整个词的 Token,后者称为 WWM(Whole Word Masking)。 开始,MLM 仅被视为 BERT 的一个预训练任务,训练完了就可以扔掉的那种,因此有一些开源的模型干脆没保留 MLM ...