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...
值得注意的是,BERT和BERT-wwm没有在线提高大版本,因此我们省略了相应的展示,这些模型比较如表1所示,值得注意的是,提出的模型明显小于baseline模型,不同于BERT-wwm,MacBERT是被预训练的BERT初始化,而ChineseBERT是从来开始。由于额外考量字形和拼音,过程不能直接使用vanilla BERT模型初始化,模型架构不同,甚至初始化也要...
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...
由于ChineseBERT 结构与原始 BERT 在输入层的结构不同,所以 ChineseBERT 从头开始预训练而不用 BERT 初始化。 为了习得短期上下文与长期上下文,ChineseBERT 在Packed Input与Single Input之间交替训练,前者是将模型的输入扩展到最大长度 512,后者则将单个句子作为输入。Packed Input 作为输入的概率为 0.9,Single Input 作...
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......
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...
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...
论文解读:ChineseBERT: Chinese Pretraining Enhanced by Glyph and Pinyin Information(2021ACL) 简要信息: 一、动机 中文语言包含两个非常重要的部分,分别是glyph和pinyin(字形、发音),可以捕捉语言模型的预发和语义。本文将glyph和pinyin信息融入到预训练语言模型中。
有些语义是不同的,例如同字异义的,全局的上下文信息不够全面现象;对于chinesebert这个中文预训练模型,在预训练时候,对于字形信息,需要通过不同的字体的实例化图像进行处理,之后还需要进行识别学习和扁平化操作,占用很多的空间复杂度;并且模型是从头训练,在向量层需要,但是在transformer-encoder层也是从头训练,导致时间复杂...
We propose ChineseBERT, which incorporates both the glyph and pinyin information of Chinese characters into language model pretraining. First, for each Chinese character, we get three kind of embedding. Char Embedding:the same as origin BERT token embedding. ...