首先介绍背景,RoBERTa-wwm-ext模型不管在公共数据集上还是在我们线上真实分布数据集上都能带来不错的效果提升,需要重点分析下效果提升的原因。RoBERTa-wwm-ext模型相比于BERT主要有两大方面的优化,第一是RoBERTa预训练模型,第二是基于全词掩码的中文训练方式;然后重点分析RoBERTa预训练模型的六大优化项,包括动态Mask、取...
RoBERTa-wwm-ext模型相比于BERT主要有两大方面的优化,第一是RoBERTa预训练模型,第二是基于全词掩码的中文训练方式;然后重点分析RoBERTa预训练模型的六大优化项,包括动态Mask、取消NSP任务、设置更大的batchsize训练、使用更多的数据同时训练更久、调整优化器Adam参数和使用Byte level构建词表等优化策略;最后分析了基于全...
与ERNIE2类似,BERT-wwm-ext也没有把增加和增大训练步数的效果贴出来,也就区分不了到底是哪个带来了影响。 思考与总结 RoBERTa与ERNIE2的对比可以看到,现阶段改模型不如加数据,那有几个问题:1)数据量的底,就BERT-Large模型结构而言,到底多少才会趋于饱和;2)预训练数据种类是否有关,比如我是不停地加新闻类数据就...
RoBERTa-wwm-ext模型相比于BERT主要有两大方面的优化,第一是RoBERTa预训练模型,第二是基于全词掩码的中文训练方式;然后重点分析RoBERTa预训练模型的六大优化项,包括动态Mask、取消NSP任务、设置更大的batchsize训练、使用更多的数据同时训练更久、调整优化器Adam参数和使用Byte level构建词表等优化策略;最后分析了基于全...
图1 RoBERTa-wwm-ext模型在公共数据集上的提升 通过上图可以发现在情感分析任务(实质是文本分类任务)、LCQMC(实质是句对分类任务)、简体中文阅读理解和司法阅读理解等数据集中RoBERTa-wwm-ext模型的指标都有较大提升,可以看出在行业内公认的数据集上的确能提升NLP任务的效果。 1.2 实际线上业务效果提升 仅仅在公共数...
部首增强适配器的命名实体识别模型,包括部首适配器、部首增强roberta模型和条件随机场;所述部首适配器用于将部首特征送入roberta的底层充分融合信息;所述部首增强roberta模型用于使用全词掩码方案的roberta模型来提取语义特征;所述条件随机场用于在给定一组输入随机变量条件的情况下,输出另一组随机变量的条件概率分布模型。
Roberta_wwm ext 是由哈工大讯飞联合实验室推出的一种基于Roberta模型的中文预训练模型。它在中文文本分类任务中表现出了出色的性能,具有很强的泛化能力和学习能力。Roberta_wwm ext 的预训练过程包括了大规模的中文文本数据,并通过自监督学习的方法进行了训练,使其具备了理解和表达中文文本的能力。 在文本分类任务中...
图1 图1???RoBERTa-wwm动态融合模型框架 Fig.1???RoBERTa-wwm Dynamic Fusion Model (1)将电子病历文本输入模型,获取RoBERTa-wwm各Transformer编码层的文本表示向量。相较于BERT,该模型获取的词级语义表示更适用于中文命名实体识别任务。(2)将获取的各层文本表示进行动态权重融合,然后利用BiLSTM网络捕获序列特征信息...
图 4 BiGRU 网络结构 Fig.4 BiGRU network structure 第 48 卷第 8 期 王曙燕,原柯:基于 RoBERTa-WWM 的大学生论坛情感分析模型 295 从图 4 可以看出 ,BiGRU 网络当前的隐层状态是由当前的输入 xt,t−1 时刻向前隐层状态的输出和 t+1 时刻反向的隐层状态输出这 3 个部分共同决定. 2 本文模型 本文...
二、BERT-wwm-ext 它是BERT-wwm的一个升级版,相比于BERT-wwm的改进是增加了训练数据集同时也增加了训练步数。 已训练好中文模型下载:https://github.com/brightmart/albert_zh 三、RoBERTa 相比于Bert的改进:更多的数据、更多的训练步数、更大的批次(用八千为批量数),用字节进行编码以解决未发现词的问题。