在这样的背景下,ChineseBERT应运而生。与传统的BERT模型相比,ChineseBERT不仅考虑了文本的语义信息,还结合了汉字的字形和拼音信息,从而更好地适应中文的语言特性。通过这种方式,ChineseBERT能够更好地理解中文的语法和语义信息,提高语言任务的性能。在技术实现上,ChineseBERT主要通过以下步骤构建:首先,利用已
情感分析:ChineseBERT模型可以学习文本的情感倾向,应用于用户评论的情感分析、社交媒体监测等领域。 问答系统:结合ChineseBERT和问题回答技术,可以构建高效的中文问答系统,满足用户的知识需求。总之,ChineseBERT模型通过同时利用形符和拼音信息进行预训练,提高了对中文词汇和语法的理解能力在实际应用中表现出了广泛的应用前景。...
首先下载训练好的模型 跳转到该页面后按提示执行命令(首先要下载git-lfs:apt-get install git-lfs) 之后下载git项目: 现在有两个文件夹: 进入ChineseBert并执行:pip3 install -r requirements.txt(下载慢的话就加代理) 之后按readme的提示测试是否安装成功,里面的[CHINESEBERT_PATH]替换为ChineseBERT-base所在的位置...
ChineseBERT large模型在BQ Corpus数据集的test集合上有显著地提升。 命名实体识别 命名实体识别数据集包括OntoNotes 4.0与Weibo,通过表7看出,ChineseBERT的base和large模型在两个数据集的F1指标上有显著地提升。 中文分词 中文分词数据集包括MSRA和PKU,通过表8看出,ChineseBERT的base和large模型在两个数据集的F1和ACC指标...
为了解决这一问题,研究者们提出了一种名为ChineseBERT的预训练模型,该模型以字形和拼音信息增强中文预训练。ChineseBERT的研究旨在改进BERT模型在中文处理中的性能。在传统的BERT模型中,输入文本被转换为词向量,忽略了字形和拼音信息。然而,中文的字形和拼音在很大程度上影响了文本的含义和语义。因此,ChineseBERT的研究重点...
ChineseBERT作为百度研发的基于大规模中文语料库的预训练模型,对于中文文本的处理与理解有着出色的表现。其在语义分析、文本分类、命名实体识别等任务上的优异性能,为中文知识图谱问答系统提供了有力的技术支持。 在此背景下,研究基于ChineseBERT的中文知识图谱问答方法具有重要意义。通过对ChineseBERT模型的应用与优化,不仅...
融合中文字形和拼音的预训练模型:ChineseBERT(ACL2021) grin 阿里巴巴搞算法 14 人赞同了该文章 不同于英文字母,中文的字形和拼音都有其独特的含义, 例如'液'、'河'和'湖'都有相同的偏旁,其含义也有联系;中文汉字'乐'是一个多音字,读'yue'时代表音乐,读'le'时可能就是快乐的意思了。 模型结构 为了充分利用...
paper: ChineseBERT: Chinese Pretraining Enhanced by Glyph and Pinyin Information Github:https://github.com/ShannonAI/ChineseBert 最后这个模型是有一些起名nb症在的,虽然整体效果提升只能说比随机波动要更显著一些。不过改良的方向,包括拼音和笔画信息的引入比较有意思,相似的方案在一些文本纠错,风控文本变形之类的...
ChineseBERT原文 模型权重、字典以及tokenizer_config路径配置说明 下游任务微调 1、ChnSentiCorp 2、XNLI 3、cmrc2018 Reference 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验 前言 本项目为百度论文复现营第四期《ChineseBERT: Chinese Pretraining Enhanced by Glyph and Pinyin Information》论文复现第一...
ChineseBERT 有 base 和 large 两个版本,分别有 12/24 层,输入向量维度分别是 768/1024,每层head数量为 12/16。其他预训练细节如训练步数、学习率、batch size 详见原文。 实验 我们在中文机器阅读理解(MRC)、自然语言推理(NLI)、文本分类(TC)、句对匹配(SPM)、命名实体识别(NER)和中文分词(CWS)任务上评测 ...