BERT-wwm-ext是由哈工大讯飞联合实验室发布的中文预训练语言模型,是BERT-wwm的一个升级版。之前在文章“XLNet中文预训练和阅读理解应用”中提到BERT-wwm发布时间不凑巧,正好赶上XLNet发布,并没有产生大的热论,这次感觉也比较悲催,遇到了RoBERTa。就中文而言,BERT-wwm-ext还是挺有意义的,毕竟专门就中文做了改进和提...
一、Roberta-WWM-ext-large模型特点 Roberta-WWM-ext-large是RoBERTa(Robustly Optimized BERT Pretraining Approach)的一种增强版本,它在RoBERTa的基础上加入了Whole Word Masking(WWM)的特性。WWM是指将一个词作为一个整体进行掩盖,而不是将词中的每个字母都进行掩盖。这种方法能够更好地维持句子的语义结构,并提高了...
RoBERTa-wwm-base模型可以通过以下链接下载: [ 你可以使用transformers库中的AutoModel和AutoTokenizer类来加载和使用模型。 fromtransformersimportAutoModel,AutoTokenizer model_name="hfl/chinese-roberta-wwm-ext"model=AutoModel.from_pretrained(model_name)tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) 1. 2. ...
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。
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。
项目地址:https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm 中文RoBERTa-wwm-ext 本次发布的中文RoBERTa-wwm-ext结合了中文Whole Word Masking技术以及RoBERTa模型的优势,得以获得更好的实验效果。该模型包含如下特点: 预训练阶段采用wwm策略进行mask(但没有使用dynamic masking) ...
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...
importtorchfromtransformersimportBertTokenizer,BertForSequenceClassification# 加载 tokenizer 和模型model_name='hfl/chinese-roberta-wwm-ext'tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(model_name)model=BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)# 示例文本text="这是一个中文 RoBERTa WWM 模型的示例。"#...