ERNIE-Gram是一个通过显式N-Gram掩码语言建模进行预训练的自然语言理解模型
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发布时间 : 4/3/2022
模型简介
ERNIE-Gram是一个专注于中文自然语言理解的预训练模型,通过显式N-Gram掩码语言建模方法提升模型性能
模型特点
显式N-Gram掩码语言建模
采用显式N-Gram掩码策略进行预训练,增强模型对语言结构的理解能力
中文优化
专门针对中文语言特点进行优化和训练
基于Transformer架构
采用标准的Transformer架构,包含12层,768隐藏层维度和12个注意力头
模型能力
中文文本理解
自然语言处理
语义分析
使用案例
文本分析
情感分析
分析中文文本的情感倾向
文本分类
对中文文本进行分类
问答系统
中文问答
构建中文问答系统
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C
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R
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