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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>IC資料>模型|Macromodel>基于BERT的中文科技NLP預訓練模型

      基于BERT的中文科技NLP預訓練模型

      2021-05-07 | pdf | 1.50 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　深度學習模型應用于自然語言處理任務時依賴大型、高質量的人工標注數(shù)據(jù)集。為降低深度學習模型對大型數(shù)據(jù)集的依賴，提出一種基于BERT的中文科技自然語言處理預訓練模型 ALICE。通過對遮罩語言模型進行改進并將其與命名實體級遮罩相結合，改善基礎模型在下游任務中的表現(xiàn)，使其學習到的語言表征更貼合中文的語言特性。實驗結果表明，與BERT模型相比， ALICE模型對于中文科技文本的分類準確率和命名實體識別的F值分別提高1.2%和0.8%。

      模型 深度學習 自然語言處理
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