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,利用已有的汉字字形和拼...
未来,我们可以探索更有效的字形和拼音嵌入方法,以进一步提高模型的性能。此外,我们还可以尝试将 ChineseBERT 与其他先进的自然语言处理技术相结合,以解决更多复杂的中文自然语言处理问题。总之,ChineseBERT 是一种利用字形和拼音信息增强中文预训练的方法。通过结合 Glyph 和 Pinyin 嵌入,ChineseBERT 在中文自然语言处理任务中...
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...
本次分享的论文ChineseBERT来自于ACL 2021会议,论文全名为ChineseBERT: Chinese Pretraining Enhanced by Glyph and Pinyin Information,即融合字形与拼音信息的中文预训练模型。 论文地址:Paper 代码地址:Github 目前,预训练语言模型在自然语言处理领域取得了显著地效果。但是由于BERT等预训练模式最初为英文设计,对于中文来...
图1:ChineseBERT概述。fusion层组合三个D维嵌入(字符嵌入、字形嵌入、拼音嵌入),首先连接三个嵌入,然后通过一个fusion嵌入形式的全连接层映射到D维嵌入, 字形嵌入(Glyph Embedding):我们遵循孟等人使用的三种中文字体——仿宋、行楷、隶书,每一种都被实例化维一个24 * 24的图像,像素范围从0-255,不同于孟...
贴一下汇总贴:论文阅读记录 论文链接:《ChineseBERT: Chinese Pretraining Enhanced by Glyph and Pinyin Information》 一、摘要 最近的中文预训练模型忽略了中文特有的两个重要方面:字形和拼音,它们为语言理解携带重要的句法和语义信息。在这项工作中,我们提出了 ChineseBERT,它将汉字的 {\it glyph} 和 {\it......
In this work, we propose ChineseBERT, which incorporates both the {\it glyph} and {\it pinyin} information of Chinese characters into language model pretraining. The glyph embedding is obtained based on different fonts of a Chinese character, being able to capture character semantics from the ...
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...