为了进一步促进中文自然语言处理的研究发展，我们提供了中文全词覆盖（Whole Word Masking）BERT的预训练模型。 同时在我们的技术报告中详细对比了当今流行的中文预训练模型：BERT、ERNIE、BERT-wwm
For English description, please read our technical report on arXiv: https://arxiv.org/abs/1906.08101
更多细节请参考我们的技术报告：https://arxiv.org/abs/1906.08101
本项目基于谷歌官方的BERT：https://github.com/google-research/bert
| 章节 | 描述 |
|---|---|
| 简介 | 介绍BERT-wwm |
| 中文模型下载 | 提供了BERT-wwm的下载地址 |
| 中文基线系统效果 | 列举了部分中文基线系统效果 |
| 英文模型下载 | 谷歌官方的英文BERT-wwm下载地址 |
| 引用 | 本目录的技术报告 |
Whole Word Masking (wwm)，暂且翻译为全词Mask，是谷歌在2019年5月31日发布的一项BERT的升级版本，主要更改了原预训练阶段的训练样本生成策略。简单来说，原有基于WordPiece的分词方式会把一个完整的词切分成若干个词缀，在生成训练样本时，这些被分开的词缀会随机被[MASK]替换。在全词Mask中，如果一个完整的词的部分WordPiece被[MASK]替换，则同属该词的其他部分也会被[MASK]替换，即全词Mask。
同理，由于谷歌官方发布的BERT-base , Chinese中，中文是以字为粒度进行切分，没有考虑到传统NLP中的中文分词（CWS）。我们将全词Mask的方法应用在了中文中，使用了中文维基百科（包括简体和繁体）进行训练，并且使用了哈工大LTP作为分词工具），即对组成同一个词的汉字全部进行[MASK]。
下述文本展示了全词Mask的生成样例。
| 说明 | 样例 |
|---|---|
| 原始文本 | 使用语言模型来预测下一个词的probability。 |
| 分词文本 | 使用 语言 模型 来 预测 下 一个 词 的 probability 。 |
| 原始Mask输入 | 使 用 语 言 [MASK] 型 来 [MASK] 测 下 一 个 词 的 pro [MASK] ##lity 。 |
| 全词Mask输入 | 使 用 语 言 [MASK] [MASK] 来 [MASK] [MASK] 下 一 个 词 的 [MASK] [MASK] [MASK] 。 |
BERT-base, Chinese (Whole Word Masking): 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters
PyTorch版本（请使用🤗 的PyTorch-BERT > 0.6，其他版本请自行转换）
中国大陆境内建议使用百度云下载点，境外用户建议使用谷歌下载点，文件大小约400M。 以TensorFlow版本为例，下载完毕后对zip文件进行解压得到：
chinese_wwm_L-12_H-768_A-12.zip
|- bert_model.ckpt # 模型权重
|- bert_model.meta # 模型meta信息
|- bert_model.index # 模型index信息
|- bert_config.json # 模型参数
|- vocab.txt # 词表
其中bert_config.json和vocab.txt与谷歌原版**BERT-base, Chinese**完全一致。
为了对比基线效果，我们在以下几个中文数据集上进行了测试，包括句子级和篇章级任务。
下面仅列举部分结果，完整结果请查看我们的技术报告。
注意：为了保证结果的可靠性，对于同一模型，我们运行10遍（不同随机种子），汇报模型性能的最大值和平均值。不出意外，你运行的结果应该很大概率落在这个区间内。
为了方便大家下载，顺便带上谷歌官方发布的**英文BERT-large（wwm）**模型：
-
BERT-Large, Uncased (Whole Word Masking): 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters -
BERT-Large, Cased (Whole Word Masking): 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters
这不是谷歌官方发布的Chinese BERT-base (wwm)。
如果你觉得本目录中的内容对研究工作有所帮助，请在文献中引用下述技术报告： 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}
}
如有问题，请在GitHub Issue中提交。