rbt3 (ONNX)

这是 hfl/rbt3 的 ONNX 版本。它是使用 这个 Hugging Face Space 自动转换并上传的。

在 Transformers.js 中的使用

有关 fill-mask 的管道文档，请参阅：https://huggingface.co/docs/transformers.js/api/pipelines#module_pipelines.FillMaskPipeline

这是一个重新训练的3层 RoBERTa-wwm-ext 模型。

带全词掩码的中文 BERT

为了进一步加速中文自然语言处理，我们提供带全词掩码的中文预训练 BERT。

Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT
Yiming Cui, Wanxiang Che, Ting Liu, Bing Qin, Ziqing Yang, Shijin Wang, Guoping Hu

本仓库基于以下项目开发：https://github.com/google-research/bert

您可能还对以下内容感兴趣：

• 中文 BERT 系列：https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm
• 中文 MacBERT：https://github.com/ymcui/MacBERT
• 中文 ELECTRA：https://github.com/ymcui/Chinese-ELECTRA
• 中文 XLNet：https://github.com/ymcui/Chinese-XLNet
• 知识蒸馏工具包 - TextBrewer：https://github.com/airaria/TextBrewer

HFL 的更多资源：https://github.com/ymcui/HFL-Anthology

引用

如果您发现技术报告或资源有用，请在您的论文中引用以下技术报告。

• 主要文献：https://arxiv.org/abs/2004.13922

@inproceedings{cui-etal-2020-revisiting,
    title = \"Revisiting Pre-Trained Models for {C}hinese Natural Language Processing\",
    author = \"Cui, Yiming  and
      Che, Wanxiang  and
      Liu, Ting  and
      Qin, Bing  and
      Wang, Shijin  and
      Hu, Guoping\",
    booktitle = \"Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: Findings\",
    month = nov,
    year = \"2020\",
    address = \"Online\",
    publisher = \"Association for Computational Linguistics\",
    url = \"https://www.aclweb.org/anthology/2020.findings-emnlp.58\",
    pages = \"657--668\",
}

• 次要文献：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}
 }