Pre-TraiigwithWholeWordMaskigforChieseBERT（中文BERT-wwm系列模型）
在自然语言处理领域中，预训练语言模型（Pre-traiedLaguageModels）已成为非常重要的基础技术。为了进一步促进中文信息处理的研究发展，哈工大讯飞联合实验室（HFL）发布了基于全词遮罩（WholeWordMaskig）技术的中文预训练模型BERT-wwm，以及与此技术密切相关的模型：BERT-wwm-ext、RoBERTa-wwm-ext、RoBERTa-wwm-ext-large、RBT3、RBTL3。
WholeWordMaskig(wwm)，暂翻译为全词Mask或整词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子词，在生成训练样本时，这些被分开的子词会随机被mask。在全词Mask中，如果一个完整的词的部分WordPiece子词被mask，则同属该词的其他部分也会被mask，即全词Mask。需要注意的是，这里的mask指的是广义的mask（替换成[MASK]；保持原词汇；随机替换成另外一个词），并非只局限于单词替换成[MASK]标签的情况。更详细的说明及样例请参考：#4同理，由于谷歌官方发布的BERT-base,Chiese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）。HFL 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。 注意：为了方便理解，下述例子中只考虑替换成[MASK]标签的情况。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]。中文模型下载本目录中主要包含base模型，故HFL不在模型简称中标注base字样。对于其他大小的模型会标注对应的标记（例如large）。BERT-large模型：24-layer,1024-hidde,16-heads,330MparametersBERT-base模型：12-layer,768-hidde,12-heads,110Mparameters模型简称语料Google下载讯飞云下载RBT6,ChieseEXT数据[1]-TesorFlow（密码XNMA）RBT4,ChieseEXT数据[1]-TesorFlow（密码e8dN）RBTL3,ChieseEXT数据[1]TesorFlowPyTorchTesorFlow（密码vySW）RBT3,ChieseEXT数据[1]TesorFlowPyTorchTesorFlow（密码b9x）RoBERTa-wwm-ext-large,ChieseEXT数据[1]TesorFlowPyTorchTesorFlow（密码u6gC）RoBERTa-wwm-ext,ChieseEXT数据[1]TesorFlowPyTorchTesorFlow（密码Xe1p）BERT-wwm-ext,ChieseEXT数据[1]TesorFlowPyTorchTesorFlow（密码4cMG）BERT-wwm,Chiese中文维基TesorFlowPyTorchTesorFlow（密码07Xj）BERT-base,ChieseGoogle中文维基GoogleCloud-BERT-base,MultiligualCasedGoogle多语种维基GoogleCloud-BERT-base,MultiligualUcasedGoogle多语种维基GoogleCloud-[1]EXT数据包括：中文维基百科，其他百科、新闻、问答等数据，总词数达5.4B。
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