Chinese Bert Wwm
採用全詞掩碼策略的中文預訓練BERT模型,旨在加速中文自然語言處理研究。
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發布時間 : 3/2/2022
模型概述
這是一個基於全詞掩碼策略的中文預訓練BERT模型,專為中文自然語言處理任務優化,能夠更好地處理中文文本的語義理解任務。
模型特點
全詞掩碼策略
採用全詞掩碼而非單字掩碼,更適合中文語言特點,提升模型對中文文本的理解能力。
中文優化
專門針對中文文本進行優化,適用於各種中文自然語言處理任務。
預訓練模型
提供預訓練好的模型權重,用戶可以直接用於下游任務或進行微調。
模型能力
文本分類
命名實體識別
問答系統
語義理解
使用案例
自然語言處理
中文文本分類
用於對中文文本進行分類,如新聞分類、情感分析等。
命名實體識別
識別中文文本中的命名實體,如人名、地名、機構名等。
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