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是一种针对中文的预训练语言模型,它使用了一种名为“全词掩码...
实验结果表明,中文BERT-wwm系列模型在各项任务中均取得了显著优于传统方法的性能表现。其次,我们深入分析了全词掩码技术在中文BERT-wwm系列模型中的作用。通过对比实验,我们发现全词掩码技术能够促使模型更好地理解整个单词的语义信息,从而提高模型的泛化能力。此外,我们还探讨了中文BERT-wwm系列模型在实际应用中的优势和...
ERNIE们和BERTwwm是NLP领域中基于BERT进一步发展的预训练语言模型。ERNIE： 核心特点：通过引入知识图谱来增强语言表示能力。 预训练任务：在BERT的基础上增加了一个实体对齐任务，通过Tencoder与Kencoder协同工作，对输入序列和实体进行编码与聚合。 优势：在包含知识图谱的下游任务中展现出优于BERT的表现，并...
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bert都有一...
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...
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...
Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT(中文BERT-wwm系列模型) - withing1113/Chinese-BERT-wwm
中文模型下载 由于目前只包含base模型,故我们不在模型简称中标注base字样。 BERT-base模型:12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters 模型简称语料Google下载讯飞云下载 BERT-wwm-ext, Chinese中文维基+ 通用数据[1]TensorFlow PyTorchTensorFlow(密码thGd) ...
问下载以下模型: distill-bert-base-spanish-wwm-cased-finetuned-spa-squad2-esEN最近要开一个肿瘤外...