Bert:语言模型 bert结构:12层12头双向的transformer的encoder部分,编码768维向量,能处理最大句子长度512. 注意:但是因为用了encoder之后encoder没有mask机制所以就不是一个天然的语言模型, bert自己构建了一个语言模型:MLM(遮蔽语言模型) GPT:不能证明通过语言训练所得到的词向量,一定比通过分类训练的词向量好。 bert...
针对以上问题,本次分享一篇关于新的Chinese BERT<MarkBERT: Marking Word Boundaries Improves Chinese BERT >:其仍是基于字级别,且很简单的方式将词的信息嵌入BERT的结构中,进而可以达到兼顾的目的。 2、模型 上图就是MarkBERT示意图,有两种变体:MarkBERT-base、MarkBERT-pos,前者就是将文本中分词形成的边界用符号...
"Chinese-BERT-Large"是一款基于BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)架构的中文预训练语言模型,它采用了大规模的中文语料库进行训练,具有强大的自然语言处理能力。 该模型可以用于各种中文NLP任务,如文本分类、命名实体识别、情感分析、问答系统等。通过利用BERT的双向编码能力和Transformer的注意力机...
github地址:https://github.com/OctopusMind/longBert huggingface 地址:OctopusMind/longbert-8k-zh · Hugging Face Long Bert: 长文本相似度模型,支持8192token长度。 基于bert-base-chinese,将原始BERT位置编码更改成ALiBi位置编码,使BERT可以支持8192的序列长度。
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,...
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-ext-large, RBT3, RBTL3。
Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT(中文BERT-wwm系列模型) - Chinese-BERT-wwm/README_EN.md at master · ymcui/Chinese-BERT-wwm
同理,由于谷歌官方发布的BERT-base, Chinese中,中文是以字为粒度进行切分,没有考虑到传统NLP中的中文分词(CWS)。 我们将全词Mask的方法应用在了中文中,使用了中文维基百科(包括简体和繁体)进行训练,并且使用了哈工大LTP作为分词工具,即对组成同一个词的汉字全部进行Mask。
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
首先，需要区别mask的粒度和token的粒度，这两者可以是不一致的。预测出字还是词，取决于token的粒度。