本文将介绍BERT-Chinese-WWM-Ext模型在中文文本分词方面的应用和优势。 BERT是一种基于Transformer的深度双向预训练语言模型,通过预训练大量语料库进行学习,可以捕捉到丰富的语言特征。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
论文主题:本文首先介绍了针对中文BERT的全词掩码(whole word masking,wwm)策略,并提出了一系列的中文预训练语言模型。然后,作者提出了一种简单但有效的模型,名为MacBERT,它在多个方面改进了RoBERTa,特别是提出了一种新的掩码策略,称为MLM as correction (Mac)。 实验结果:作者在十个中文NLP任务上进行了广泛的实验,...
在实际应用中,我们可以将Chinese-BERT-wwm与其他技术结合使用,例如特征工程、数据增强和迁移学习等。这些技术可以进一步提高模型的性能和泛化能力。总之,Chinese-BERT-wwm是一种强大的中文预训练语言模型,它可以为各种NLP任务提供高质量的文本表示。通过预训练和微调阶段,我们可以使模型更好地适应特定任务的需求。在未来,...
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...
Moreover, we also examine the effectiveness of the Chinese pre-trained models: BERT, ERNIE, BERTwwm, BERT-wwm-ext, RoBERTa-wwm-ext, and RoBERTa-wwm-ext-large. 论文链接 https://arxiv.org/pdf/1906.08101.pdf 源码链接 https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm Whole Word Masking(WWM) 模型...
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...
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-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 ...
然而,RoChBert 使得 UASR 和 LASR 都出现了显著的下降。当 RoChBert 应用在 RoBERTa-wwm/ext 上,并且在 THUCNews 数据上 fine-tune 时,UASR 在由 TextBugger 进行的攻击下表现最好,下降了 75.75%;而当它应用在 BERT-wwm 上,并且在 DMSC 数据上 fine-tune 时,LASR 在由 TextBugger 进行的攻击下表现最好...
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则会带来进一步性能提升。 模型开发集测试集挑战集 BERT 65.5 (64.4) / 84.5 (84.0) 70.0 (68.7) / 87.0 (86.3) 18.6 (17.0) / 43.3 (41.3) ERNIE 65.4 (64.3) / 84.7 (84.2) 69.4 (68.2) / 86.6 (86.1) ...