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...
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-WWM的全词掩码原理:BERT-WWM就是为了解决上述问题而出现的。它采用了全词掩码的策略,在掩码的时候,会把整个词都进行掩码,而不是只掩码词中的某个字或几个字。还是以“苹果”为例,BERT-WWM会把“苹果”两个字都替换成特殊标记,让模型根据上下文去预测整个“苹果”这个词。这样模型在学习和预测时,就能从完...
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...
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1906.08101.pdf 领域:自然语言处理 发表时间:2019 作者:Yiming Cui,社会计算和信息检索研究中心,哈工大,讯飞 出处:第二届“讯飞杯”中文机器阅读理解评测,CMRC 2018 被引量:255 代码和数据:https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm ...