NEZHA是基于Transformer架构的中文预训练语言模型,采用全词掩码策略优化中文文本理解任务
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发布时间 : 6/19/2022
模型简介
NEZHA是针对中文文本理解的预训练语言模型,采用改进的Transformer架构和全词掩码策略,在多项中文NLP任务中表现优异
模型特点
全词掩码策略
采用Whole Word Masking技术优化中文分词效果,提升模型对中文语言特性的理解能力
改进的Transformer架构
对标准Transformer架构进行优化,增强模型对长距离依赖关系的捕捉能力
中文优化
专门针对中文语言特性设计和优化,在中文NLP任务中表现优异
模型能力
中文文本理解
文本分类
命名实体识别
问答系统
文本相似度计算
使用案例
文本分析
情感分析
分析中文文本的情感倾向
在中文情感分析任务中取得优异表现
新闻分类
对中文新闻文本进行自动分类
信息抽取
命名实体识别
从中文文本中识别出人名、地名、机构名等实体
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英语
C
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问答系统
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