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...
数据增强地质大数据深度学习地质命名实体识别是识别地质文本中的地质实体并分类到准确的地质概念中的一项地质知识智能抽取任务,也是构建地质领域知识图谱的关键技术之一.本研究针对地质命名实体识别领域中复杂实体识别精度不足和样本标注成本较高这两大挑战,构建了一种地质实体识别模型BERTwwm—BiLSTM—Attention—CRF,该模型...
该论文提出的中文BERT-WWM模型其实是对初代BERT的改进。本笔记主要为方便初学者快速入门,以及自我回顾。 为了更好的理解本文,建议读者先对Bert模型有深入的理解(毕竟本文很多知识点都是建立在Bert之上的),这里也贴一个我之前的一篇论文笔记是专门来讲Bert的,大家也可以看一下加深理解。 论文链接:https://arxiv.org...
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。 如果希望在性能上有进一步的提升,建议训练自己的模型,如果无法训练,则可选择使用...
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。