roberta-wwm-ext-large阅读理解roberta-wwm-ext-large阅读理解 Roberta-wwm-ext-large是一个预训练的深度学习模型,主要用于阅读理解任务。它基于BERT模型,加入了对中国大陆高考语文阅读理解的改进,适用于中文问答系统等场景。若想使用Roberta-wwm-ext-large进行阅读理解任务,可以参考以下步骤: 1.首先,确保您已安装了相关...
训练trick:RoBERTa在训练阶段还使用了更大的mini-batch,加入了更多训练数据,并进行了更长时间的训练,使其在多个下游的NLP任务上都实现了最佳效果。 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...
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...
5、30G 中文语料,预训练格式,可直接训练(bert,xlent,gpt2) 待定 6、测试集测试和效果对比 9 月 14 日 效果测试与对比 Performance 互联网新闻情感分析:CCF-Sentiment-Analysis 模型线上F1 BERT80.3 Bert-wwm-ext80.5 XLNet79.6 Roberta-mid80.5 Roberta-large (max_seq_length=512, split_num=1)81.25 ...
通过将第一轮伪标签法得到的数据加入到roberta-wwm-ext-large的微调训练中后达到89.76304的分数,相较初始单模89.22,提升较大!接着继续训练不同的预训练模型:roberta-wwm-ext-large 89.76304,nezha-large-wwm-chinese 89.65538,skep_ernie_1.0_large_ch 89.56088。通过加权投票融合后达到89.88146。接着继续通过取三者...
训练步数适当延长,共计训练了1M步 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...
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) 注:RoBERTa_l24_zh,只跑了两次,Performance可能还会提升。保持训练轮次和论文一致: ? 处地方,将会很快更新到具体的值 RoBERTa中文版 Chinese Version ...
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...
为了解决这两个问题,提出了一种基于RoBERTa(A Robustly Optimized BERT Pre-training Approach)和对抗训练的中文医疗命名实体识别模型(AT-RBC).首先,使用RoBERTa-wwm-ext-large(A Robustly Optimized BERT Pre-training Approach-whole word masking-extended data-large)预训练模型得到输入文本的初始向量表示;其次,在...
5、30G中文语料,预训练格式,可直接训练(bert,xlent,gpt2) 待定 6、测试集测试和效果对比 9月14日 效果测试与对比 Performance 互联网新闻情感分析:CCF-Sentiment-Analysis 模型线上F1 BERT80.3 Bert-wwm-ext80.5 XLNet79.6 Roberta-mid80.5 Roberta-large (max_seq_length=512, split_num=1)81.25 ...