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。
BERT和BERT-WWM共享几乎相同的最佳初始学习率,但与ERNIE不同。 BERT和BERT-wwm使用维基百科训练,它对正式文本效果更好;而ERNIE使用更大规模数据训练,它对较随意的文本效果也好。 在长文本任务中(如阅读理解,文档分类)建议使用BERT或BERT-wwm。 如果任务与预训练数据差异大,建议使用其它预训练模型。 如果希望在性能上...
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,包含更多信息的是词,全词Mask就是对整个词都通过Mask进行...
在原始Bert token embedding的基础上,加入了拼音和笔画embedding层。特征融合层,简单使用了3个embedding拼接,过全连接层的方式得到融合后的输入embedding,之后的模型结构就和BERT一致了。 MASK: 使用了字符+WWM的混合掩码方式 Reference Spelling Error Correction with Soft-Masked BERT https://github.com/shibing624/p...
BERT和BERT-WWM共享几乎相同的最佳初始学习率,但与ERNIE不同。 BERT和BERT-wwm使用维基百科训练,它对正式文本效果更好;而ERNIE使用更大规模数据训练,它对较随意的文本效果也好。 在长文本任务中(如阅读理解,文档分类)建议使用BERT或BERT-wwm。 如果任务与预训练数据差异大,建议使用其它预训练模型。
中文预训练BERT-wwm(Pre-Trained Chinese BERT with Whole Word Masking) 为了进一步促进中文自然语言处理的研究发展,我们提供了基于全词遮掩(Whole Word Masking)技术的中文预训练模型BERT-wwm。同时在我们的技术报告中详细对比了当今流行的中文预训练模型:BERT、ERNIE、BERT-wwm。 更多细节请参考我们的技术报告:https:...
中文预训练BERT-wwm(Pre-Trained Chinese BERT with Whole Word Masking) 在自然语言处理领域中,预训练模型(Pre-trained Models)已成为非常重要的基础技术。 为了进一步促进中文信息处理的研究发展,我们发布了基于全词遮罩(Whole Word Masking)技术的中文预训练模型BERT-wwm,以及与此技术密切相关的模型:BERT-wwm-ext,...
中文预训练BERT-wwm(Pre-Trained Chinese BERT with Whole Word Masking) 为了进一步促进中文自然语言处理的研究发展,我们提供了基于全词遮掩(Whole Word Masking)技术的中文预训练模型BERT-wwm。同时在我们的技术报告中详细对比了当今流行的中文预训练模型:BERT、ERNIE、BERT-wwm。 更多细节请参考我们的技术报告:https:...
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基于谷歌开源的BERT编写的文本分类器(基于微调方式),可自由加载NLP领域知名的预训练语言模型BERT、 Bert-wwm、Roberta、ALBert以及ERNIE1.0. 该项目支持两种预测方式: (1)线下实时预测 (2)服务端实时预测 AI项目体验地址 https://loveai.tech 项目说明 主要分为两种运行模式: 模式1:线下实时预测 step1:数据准备 st...