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
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...
通过这种方式,Chinese-BERT-wwm可以学习到中文文本中的语法和语义知识。一旦我们完成了预训练阶段,我们就可以使用Chinese-BERT-wwm进行微调了。微调是指使用特定任务的训练数据来调整预训练模型的参数,从而使其更好地适应该任务。对于分类任务,我们可以使用交叉熵损失作为目标函数;对于序列标注任务,可以使用对数损失作为目标...
hfl / chinese-bert-wwm-ext Copied like 72 Fill-Mask PyTorch TensorFlow JAX Transformers Chinese bert AutoTrain Compatible arxiv: 1906.08101 arxiv: 2004.13922 License: apache-2.0 Model card Files and versions Chinese BERT with Whole Word Masking For further accelerating Chinese natural language processi...
chinese_roberta_wwm_base_ext_pytorch下载 中国RoBERTa-wwm-base模型下载和使用指南 在自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域,RoBERTa-wwm-base是一个非常流行的预训练模型。它是基于谷歌的BERT模型(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)改进而来的,通过大规模的无监督学习从大量的文本数据...
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...
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. 加载模型和 tokenizer:使用 transformers 库中的 BertTokenizer 和 BertForSequenceClassification 类加载预训练模型和分词器。 复制代码 ...
chinese-bert-wwm-ext T Tankoldable 2枚 CC BY-NC-SA 4.0 自然语言处理 0 3 2023-08-02 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 chinese-bert-wwm-ext.zip chinese-bert-wwm-ext.zip (2178.69M) 下载 File Name Size Update Time chinese-bert-wwm-ext/.git/config 323 2023-08-02 21:46:42 ...
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-wwm-ext,RoBERTa-wwm...
DRCD数据集由中国台湾台达研究院发布,其形式与SQuAD相同,是基于繁体中文的抽取式阅读理解数据集。 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同样带来了显著性能提升。由于ERNIE中去除了繁体中文字符,故不建议在繁体中文数据上使用ERNIE。