由于BERT/BERT-wwm使用了维基百科数据进行训练,故它们对正式文本建模较好;而ERNIE使用了额外的百度贴吧、知道等网络数据,它对非正式文本(例如微博等)建模有优势。 在长文本建模任务上,例如阅读理解、文档分类,BERT和BERT-wwm的效果较好。 如果目标任务的数据和预训练模型的领域相差较大,请在自己的数据集上进一步做预...
由于BERT/BERT-wwm使用了维基百科数据进行训练,故它们对正式文本建模较好;而ERNIE使用了额外的百度贴吧、知道等网络数据,它对非正式文本(例如微博等)建模有优势。 在长文本建模任务上,例如阅读理解、文档分类,BERT和BERT-wwm的效果较好。 如果目标任务的数据和预训练模型的领域相差较大,请在自己的数据集上进一步做预...
由于BERT/BERT-wwm使用了维基百科数据进行训练,故它们对正式文本建模较好;而ERNIE使用了额外的百度贴吧、知道等网络数据,它对非正式文本(例如微博等)建模有优势。 在长文本建模任务上,例如阅读理解、文档分类,BERT和BERT-wwm的效果较好。
BERT-wwm & RoBERTa-wwm：在原始的BERT中，使用WordPiece分词器将文本分割成WordPiece令牌，其中一些词被...
由于BERT/BERT-wwm使用了维基百科数据进行训练,故它们对正式文本建模较好;而ERNIE使用了额外的百度贴吧、知道等网络数据,它对非正式文本(例如微博等)建模有优势。 在长文本建模任务上,例如阅读理解、文档分类,BERT和BERT-wwm的效果较好。 如果目标任务的数据和预训练模型的领域相差较大,请在自己的数据集上进一步做预...
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。 该模型的具体参数为: L-12:指的是模型层数为12层。 H-768:表示隐藏层大小为768。 A-12:表示attention头数为12。 这个预训练模型通常用于各种中文文本处理任务,如文本分类、命名实体识别、情感分析等。
篇章级文本分类:THUCNews 篇章级文本分类任务我们选用了由清华大学自然语言处理实验室发布的新闻数据集THUCNews。 我们采用的是其中一个子集,需要将新闻分成10个类别中的一个。 评测指标为:Accuracy 模型开发集测试集 BERT 97.7 (97.4) 97.8 (97.6) ERNIE 97.6 (97.3) 97.5 (97.3) BERT-wwm 98.0 (97.6) 97.8 (...
由于BERT/BERT-wwm使用了维基百科数据进行训练,故它们对正式文本建模较好;而ERNIE使用了额外的百度贴吧、知道等网络数据,它对非正式文本(例如微博等)建模有优势。 在长文本建模任务上,例如阅读理解、文档分类,BERT和BERT-wwm的效果较好。 如果目标任务的数据和预训练模型的领域相差较大,请在自己的数据集上进一步做预...
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