训练技巧:MacBERT在预训练过程中使用了全词遮挡、N-gram遮挡等训练技巧,增强了模型对语义的理解能力。 性能:在多项中文自然语言处理任务上,MacBERT都取得了当时最佳的效果,包括句法分析、文本分类、命名实体识别等。 总的来说,MacBERT是一种强大的中文预训练语言模型,通过在数据、词汇表、模型结构、训练技术等方面的优...
MacBERT 将 MLM 任务作为一种语言校正方式进行了修改,减轻了预训练和微调阶段的差异。 下游各种中文NLP数据集的微调实验表明,MacBERT 可以在多数任务中获得显著收益。 通过分析消融实验,我们应该更多关注MLM任务,而不是NSP及其变体,因为类似NSP的任务并没有显示出彼此的压倒性优势。 这篇收录于 EMNLP 2020 子刊的论文,...
例如,在命名实体识别任务中,可以使用MacBERT对命名实体的上下文信息进行进一步的处理和修正,从而提高识别准确率。在问答系统中,可以使用MacBERT对问题进行分析和生成答案,从而提高问答系统的性能。总之,MacBERT是一种有效的基于BERT的优化模型,通过使用Masked Language Modeling作为修正器,解决了原始BERT模型中的上下文信息泄露...
训练技巧:MacBERT在预训练过程中使用了全词遮挡、N-gram遮挡等训练技巧,增强了模型对语义的理解能力。 性能:在多项中文自然语言处理任务上,MacBERT都取得了当时最佳的效果,包括句法分析、文本分类、命名实体识别等。 总的来说,MacBERT是一种强大的中文预训练语言...
下游各种中文NLP数据集的微调实验表明,MacBERT 可以在多数任务中获得显著收益。 通过分析消融实验,我们应该更多关注MLM任务,而不是NSP及其变体,因为类似NSP的任务并没有显示出彼此的压倒性优势。 这篇收录于 EMNLP 2020 子刊的论文,是对中文场景预训练语言模型的创新与尝试,由于模型结构并没有改动,可以很好地兼容现有任...
MacBERT是一种预训练语言模型,专门针对中文进行了优化。它基于BERT(双向编码器表示的变形体)模型,并在多个方面进行了改进。 数据:MacBERT使用了大规模的中文语料进行预训练,包括中文维基百科、新闻报道、论坛内容等。这有助于它对中文的理解。 词汇表:MacBERT使用了一个包含大约172,000个汉字的大规模中文词汇表,覆盖...
MacBERT是一种预训练语言模型,专门针对中文进行了优化。它基于BERT(双向编码器表示的变形体)模型,并在多个方面进行了改进。 数据:MacBERT使用了大规模的中文语料进行预训练,包括中文维基百科、新闻报道、论坛内容等。这有助于它对中文的理解。 词汇表:MacBERT使用了一个包含大约172,000个汉字的大规模中文词汇表,覆盖...
MacBert:MacBert是另一个针对中文的BERT变种,它从多个角度对原始的BERT进行改进。首先,MacBert使用基于字符的嵌入来捕获中文的笔画信息。与英文不同,中文是由笔画构成的,而不同汉字之间的笔画数和结构差异较大。因此,通过引入笔画嵌入,MacBert能够更好地理解中文的语义信息。其次,MacBert还引入了拼音嵌入来帮助模型更好...
另外作者还做了MacBERT-large在不同数据集上的消融实验。最重要的是N-gram masking和近义词替换。如果看最后一列AVG的话,就是MACBERT-large最好,将SOP替换为NSP会降低性能。没有SOP也会降低性能。 论文说将来会研究不同的mask 比例,(现在是mask 15%, 又分为80%, 10%, 10%),来进一步提升预训练模型的性能。
•我们提出了一种新的称为MacBERT的预训练语言模型,该模型通过用相似的单词mask,减轻了预训练和微调阶段两者之间的差距,这已被证明对下游任务是有效的。 •为了进一步加快对中文NLP的研究,我们向社区创建并发布了中文预训练语言模型系列。 二、相关工作