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...
GitHub:https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm 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be...
结果：使用额外的预训练数据可以进一步提高性能，如BERT-wwm和BERT-wwm-ext之间的比较所示。这就是为什么...
GitHub:https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm 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be...
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...
拿hfl/chinese-bert-wwm-ext的demo举例，模型预测的是[MASK]位置的输出（就是这个结果有点搞笑 ），和...
CMRC 2018是哈工大讯飞联合实验室发布的中文机器阅读理解数据。根据给定问题,系统需要从篇章中抽取出片段作为答案,形式与SQuAD相同。本实验中可以看到,BERT-wwm模型显著优于BERT和ERNIE。使用了更大规模数据训练的BERT-wwm-ext则会带来进一步性能提升。 中文繁体阅读理解:DRCD ...
目前在网上公开可以使用的基础模型还是蛮多的,BERT_base、BERT_wwm、BERT-wwm-ext、RoBERTa、SpanBERT等等可以下载即用。 小编也尝试了以上模型的试用,总体来讲并没有对BERT原版模型有质的提高。因此小编也尝试了自己通过3000W专利语言的与训练,从0生成1个基础模型,基础数据文件达到了120G的文本文件,最后通过测试得出...
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,RoBERTa-wwm-ext,RoBERTa-wwm-ext-large, RBT3, RBTL3。
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,RoBERTa-wwm-ext,RoBERTa-wwm-ext-large, RBT3, RBTL3。