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,并提高了模型对于整体概念的理解能力。 二、...
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...
我们使用哈工大讯飞联合实验室发布的中文RoBERTa-wwm-ext-large预训练模型进行实验,该模型并非原版RoBERTa,只是按照类似于RoBERTa训练方式训练出的BERT模型,所以集成了RoBERTa和BERT-wwm的优点。 关于whole word masking (wwm)介绍详见官方文档。 5.3 BiLSTM LSTM(Long Short-Term Memory)是一种特殊的RNN,主要是为解决长...
RoBERTa-zh-Large80.2 (80.0)79.9 (79.5) 注:RoBERTa_l24_zh,只跑了两次,Performance 可能还会提升; BERT-wwm-ext 来自于这里;XLNet 来自于这里; RoBERTa-zh-base,指 12 层 RoBERTa 中文模型 问题匹配语任务:LCQMC(Sentence Pair Matching) 模型开发集(Dev)测试集(Test) ...
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。
具体实现上主要是采用了roberta-wwm-ext-large、nezha-large-wwm-chinese和skep_ernie_1.0_large_ch三个模型,并取三者预测全部相同的结果label出来然后与测试集的正文内容拼接后处理为newtest.csv文件(格式为text_a,label)后加入到训练集中去。通过将第一轮伪标签法得到的数据加入到roberta-wwm-ext-large的微调训练...
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。
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...
提出了一种基于图结构的实体关系抽取模型RoGCN-ATT.该模型使用RoBERTa-wwm-ext-large中文预训练模型作为序列编码器,结合BiLSTM获取更丰富的语义信息,使用加权图卷积网络结合注意力机制获取结构依赖信息,以增强模型对关系三元组的抽取性能.在地质数据集上F1值达78.56%,与其他模型的对比实验表明,RoGCN-ATT有效提升了实体...
另外,在BERT的基础上,BERT-wwm,BERT-wwm-ext在中文领域提出了更完善的预训练模型。wwm全称为Whole Word Masking,由于中文与英语不同,中文是基于字的,BERT-wwm将一个完整的中文词mask,而不是单个字。ext则表示在更多数据集下训练(中文维基+通用数据),中文任务还是用BERT-wwm或BERT-wwm-ext会好用很多。