BERT是一种基于Transformer的深度双向神经网络,可以理解和生成任何给定文本的含义。通过预训练,BERT可以学习大量的语言知识和结构,从而在各种NLP任务中表现出色。然而,对于中文文本,普通的BERT模型可能无法完全理解其复杂的语法和语义。因此,一些针对中文的BERT变种被开发出来,其中最著名的就是Chinese-BERT-wwm(全词掩码)。
chinese-bert-wwm的简单使用中文Bert-wwm 是一种针对中文 NLP 任务的预训练模型,在进行中文自然语言处理时具有 较好的效果。以下是中文 Bert-wwm 的简单使用方法: 1. 安装 transformers 库:使用 pip 命令安装 transformers 库,该库提供了调用 Bertwwm 模型的接口。 复制代码 pip install transformers 2. 加载模型...
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。 Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT Yiming Cui, Wanxiang Che, Ting Liu, ...
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。为了解决这个问题,一些研究团队开始探索基于BERT的中文文本分词方法。 其中,BERT-Chinese-WWM-Ext模型是一种基于BERT的中文文本分词模型,该模型在原有基础上进行了扩展和优化。通过使用更加...
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...
Chinese-BERT-wwm https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm 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-...
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...
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,...
Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT(中文BERT-wwm系列模型) - Forks · haozi/Chinese-BERT-wwm
BERT是由Google在2018年提出的一种预训练模型,它在大规模的无监督数据上进行训练,可以学习到词语的上下文信息和语义关系。而WordPiece是一种将中文文本拆分成子词的策略,可以有效处理未登录词和歧义问题。 BERT-Chinese-WWM-Ext模型的基本流程如下: 1.预训练:使用大规模无监督数据,在BERT模型上进行预训练,学习到词语...