BERT是一种基于Transformer的深度双向神经网络,可以理解和生成任何给定文本的含义。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的简单使用中文Bert-wwm 是一种针对中文 NLP 任务的预训练模型,在进行中文自然语言处理时具有 较好的效果。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...
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...
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 Yiming Cui, Wanxiang Che, Ting Liu, ...
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 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-...
Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT(中文BERT-wwm系列模型) - Chinese-BERT-wwm/LICENSE at master · fan-niu/Chinese-BERT-wwm
Chinese-LLaMA-Alpaca-2 v1.0版本已正式发布! 中文说明 | English 在自然语言处理领域中,预训练语言模型(Pre-trained Language 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掩码(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-...
chinese_bert_wwm_L-12_H-768_A-12 是基于BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型的一个预训练模型,特别适用于中文自然语言处理任务。在这个模型中,“wwm”表示“Whole Word Masking”,它使用了一种更复杂的掩码策略来提高模型性能。该模
因为只是mask的时候按词遮挡的，算attention的时候还是按字算的。
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