图2 RoBERTa-wwm-ext模型在实际业务中的提升 所以我们得到结论:不论在公共数据集上还是我们的真实线上业务中都发现RoBERTa-wwm-ext模型能较大的提升文本分类效果。 1.3 RoBERTa-wwm-ext模型牛在哪里 知道了RoBERTa-wwm-ext模型非常牛,下面我们需要弄清楚它为什么这么牛?RoBERTa-wwm-ext模型对比与原生BERT模型来说主要...
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...
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...
在自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域,RoBERTa-wwm-base是一个非常流行的预训练模型。它是基于谷歌的BERT模型(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)改进而来的,通过大规模的无监督学习从大量的文本数据中学习语言的上下文相关性。它可以用于多种NLP任务,如文本分类、命名实体识别、问答等。
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,再使用条件随机场限制标签间的序列关系,完成病历文本...
本次使用的训练数据与BERT-wwm-ext完全相同(总词数为5.4B),为了保持命名标记一致,我们特指本次发布的模型为RoBERTa-wwm-ext以表示采用了大规模训练数据而非仅使用了中文维基百科数据。 模型对比 以下是目前哈工大讯飞联合实验室已发布的中文预训练BERT系列模型。所有发布的BERT模型均是BERT-base派生模型,即由12层Tra...
对于NLP来说,这两天又是一个热闹的日子,几大预训练模型轮番上阵,真是你方唱罢我登场。从7月26号的RoBERTa到7月29号的ERNIE2,再到7月30号的BERT-wwm-ext,其中RoBERTa引起大家的热论。下面尝试将一一解析下这几个模型,下面所讲纯属个人思考,眼光有限,错误难免,谨慎参考。
上面详细分析了RoBERTa-wwm-ext模型牛的一个原因是RoBERTa模型,下面继续分析另外一个原因基于全词掩码。关于全词掩码在之前的文章里面大概讲了下,这里直接照搬过来。因为谷歌发布的BERT-Base, Chinese模型里中文是以字为粒度进行切分,在BERT预训练过程中基于掩码的Masked Language Model(MLM)任务中也以字粒度进行Mask操...
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...
中文文本自动校对技术是自然语言处理领域中的主要任务之一.针对中文文本中字粒度级别的错误(音似,形似和义似替换错误),提出一种基于RoBERTa-wwm-ext与混淆集的中文文本校对模型.该模型在RoBERTa-wwm-ext结构的基础上,利用transformer结构中的encoder机制读取整段中文文本序列,然后通过softmax函数计算当前字符权重分布来判断...