采用全词掩码策略的中文预训练BERT模型,旨在加速中文自然语言处理研究。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是基于谷歌官方BERT项目开发的中文预训练模型,采用全词掩码策略,适用于多种中文自然语言处理任务。
模型特点
全词掩码策略
采用全词掩码策略,相比传统掩码策略,能更好地捕捉中文词语的语义信息。
中文优化
专门针对中文语言特点进行优化,适用于中文自然语言处理任务。
预训练模型
提供预训练模型,可直接用于下游任务或进行微调。
模型能力
文本分类
命名实体识别
问答系统
文本生成
使用案例
自然语言处理
中文文本分类
用于中文文本的情感分析、主题分类等任务。
命名实体识别
识别中文文本中的人名、地名、组织机构名等实体。
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C
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