Chinese Roberta Wwm Ext Large

🚀 中文全詞掩碼BERT模型

本項目提供了中文全詞掩碼預訓練BERT模型，旨在進一步加速中文自然語言處理任務。該模型能夠有效提升中文文本處理的效率和準確性，為相關研究和應用提供有力支持。

🚀 快速開始

請使用與'Bert'相關的函數來加載此模型！

✨ 主要特性

• 提供中文全詞掩碼預訓練BERT模型，加速中文自然語言處理。
• 基於https://github.com/google-research/bert 開發。

📚 詳細文檔

相關論文

• Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT
  作者：Yiming Cui, Wanxiang Che, Ting Liu, Bing Qin, Ziqing Yang, Shijin Wang, Guoping Hu

相關項目

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• 中文BERT系列: https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm
• 中文MacBERT: https://github.com/ymcui/MacBERT
• 中文ELECTRA: https://github.com/ymcui/Chinese-ELECTRA
• 中文XLNet: https://github.com/ymcui/Chinese-XLNet
• 知識蒸餾工具包 - TextBrewer: https://github.com/airaria/TextBrewer

更多資源

由HFL提供的更多資源：https://github.com/ymcui/HFL-Anthology

📄 許可證

本項目採用 "apache-2.0" 許可證。

📚 引用

如果您發現本技術報告或資源有用，請在您的論文中引用以下技術報告：

• 主要引用：https://arxiv.org/abs/2004.13922

@inproceedings{cui-etal-2020-revisiting,
    title = "Revisiting Pre-Trained Models for {C}hinese Natural Language Processing",
    author = "Cui, Yiming  and
      Che, Wanxiang  and
      Liu, Ting  and
      Qin, Bing  and
      Wang, Shijin  and
      Hu, Guoping",
    booktitle = "Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: Findings",
    month = nov,
    year = "2020",
    address = "Online",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://www.aclweb.org/anthology/2020.findings-emnlp.58",
    pages = "657--668",
}

• 次要引用：https://arxiv.org/abs/1906.08101

@article{chinese-bert-wwm,
  title={Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT},
  author={Cui, Yiming and Che, Wanxiang and Liu, Ting and Qin, Bing and Yang, Ziqing and Wang, Shijin and Hu, Guoping},
  journal={arXiv preprint arXiv:1906.08101},
  year={2019}
 }