Whole Word Masking (wwm)是谷歌在2019年5月31日发布的一项BERT的升级版本,主要更改了原预训练阶段的训练样本生成策略。 简单来说,原有基于WordPiece的分词方式会把一个完整的词切分成若干个子词,在生成训练样本时,这些被分开的子词会随机被mask。 在Whole Word Masking (wwm)中,如果一个完整的词的部分WordPiece...
其核心思想是利用 ‘##’ 将同一个词的不同部分划分到一个 List 中,统一mask。 对于中文,由于 BERT 是字符级别的分词,所以我们需要通过一个中文分词器,引入词级别的信息。然后,只需要根据词级别的分词结果,将 ['我','身','高','180','##cm'] 变为 ['我','身','##高','180','##cm'] 即可。
对于BERT-wwm-ext、RoBERTa-wwm-ext、RoBERTa-wwm-ext-large,我们没有进一步调整最佳学习率,而是直接使用了BERT-wwm的最佳学习率。 最佳学习率: *代表所有wwm系列模型 (BERT-wwm, BERT-wwm-ext, RoBERTa-wwm-ext, RoBERTa-wwm-ext-large) 下面仅列举部分结果,完整结果请查看我们的技术报告。 CMRC 2018:篇章片段...
构建基于Bert-wwm的文本分类器的方法与BERT类似。三、RobertaRoberta是Facebook AI所开发的一种预训练语言模型。它是基于PyTorch实现的RoBERTa(A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach),并针对训练效率和鲁棒性进行了优化。与BERT相比,Roberta在训练过程中采用了不同的参数设置和训练策略,从而在某些任务上取得了更...
wwm是Whole Word Masking(对全词进行Mask),它相比于Bert的改进是用Mask标签替换一个完整的词而不是子词,中文和英文不同,英文中最小的Token就是一个单词,而中文中最小的Token却是字,词是由一个或多个字组成,且每个词之间没有明显的分隔,包含更多信息的是词,全词Mask就是对整个词都通过Mask进行掩码。
Bert得到的输出是[batch_size,seqence_length,vocab_size]，vocab_size是21128的字典，形象理解就是输出...
BERT-wwm是一种先进的预训练语言模型,通过使用WordPiece嵌入和Whole Word Masking技术,在自然语言处理任务中取得了显著的性能提升。本文将深入探讨BERT-wwm的工作原理、实现细节以及在各种NLP任务中的应用案例。
但是当我们想用https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm中的模型继续训练时,构建wwm数据集会比较麻烦,Google到 transformers 4.7.0+里封装了可以帮助实现中文wwm数据构造的方法。 首先需要用run_chinese_ref.py构建中文切词参考文件,即把bert每一个训练语句中,切割成词的开头位置标记出来。
在BERT-wwm中，Transformer结构是用于处理文本序列的核心组件。Transformer结构由多个编码器和解码器组成，每个编码器和解码器都包含多个子层。 每个子层由一个多头自注意力机制（Multi-HeadedSelf-Attention）和一个前馈神经网络（FeedForwardNeuralNetwork）组成。多头自注意力机制用于对输入序列的不同位置进行关注，并...
基于谷歌开源的BERT编写的文本分类器(基于微调方式),可自由加载NLP领域知名的预训练语言模型BERT、 Bert-wwm、Roberta、ALBert以及ERNIE1.0. 该项目支持两种预测方式: (1)线下实时预测 (2)服务端实时预测 本文项目代码 获取方式: 文本分类即可获取。 AI项目体验地址 https://loveai.tech ...