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ymcui/MacBERT

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本目录包含**MacBERT预训练模型**,该模型引入了一种纠错型掩码语言模型(Mac)预训练任务,缓解了“预训练-下游任务”不一致的问题。MacBERT在多种NLP任务上取得了显著性能提升。

中文MacBERT | 中文ELECTRA | 中文XLNet | 知识蒸馏工具TextBrewer | 模型裁剪工具TextPruner

更多HFL发布的资源:https://github.com/ymcui/HFL-Anthology

News

2023/3/28 开源了中文LLaMA&Alpaca大模型,可快速在PC上部署体验,查看:https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca

2022/3/30 发布了新的预训练模型PERT:https://github.com/ymcui/PERT

2021/12/17 发布了模型裁剪工具TextPruner:https://github.com/airaria/TextPruner

2021/10/24 发布了首个面向少数民族语言的预训练模型CINO:https://github.com/ymcui/Chinese-Minority-PLM

2021/7/21 "自然语言处理:基于预训练模型的方法" 一书正式出版。

2020/11/3 预训练好的中文MacBERT已发布,使用方法与BERT一致。

2020/9/15 论文"Revisiting Pre-Trained Models for Chinese Natural Language Processing"Findings of EMNLP 录用为长文。

目录

章节 描述
简介 简要介绍MacBERT
下载 下载MacBERT
快速加载 介绍如何使用 🤗Transformers 快速加载模型
基线效果 在中文NLP任务上的效果
FAQ 常见问题
引用 文章引用信息

简介

MacBERT 是BERT的改进版本,引入了纠错型掩码语言模型(MLM as correction,Mac)预训练任务,缓解了“预训练-下游任务”不一致的问题。

掩码语言模型(MLM)中,引入了[MASK]标记进行掩码,但[MASK]标记并不会出现在下游任务中。在MacBERT中,我们使用相似词来取代[MASK]标记。相似词通过Synonyms toolkit (Wang and Hu, 2017)工具获取,算法基于word2vec (Mikolov et al., 2013)相似度计算。同时我们也引入了Whole Word Masking(wwm)和N-gram masking技术。当要对N-gram进行掩码时,我们会对N-gram里的每个词分别查找相似词。当没有相似词可替换时,我们将使用随机词进行替换。

以下是训练样本示例。

例子
原始句子 we use a language model to predict the probability of the next word.
MLM we use a language [M] to [M] ##di ##ct the pro [M] ##bility of the next word .
Whole word masking we use a language [M] to [M] [M] [M] the [M] [M] [M] of the next word .
N-gram masking we use a [M] [M] to [M] [M] [M] the [M] [M] [M] [M] [M] next word .
MLM as correction we use a text system to ca ##lc ##ulate the po ##si ##bility of the next word .

MacBERT的主要框架与BERT完全一致,可在不修改现有代码的基础上进行无缝过渡。

更多细节请参考我们的论文:Revisiting Pre-trained Models for Chinese Natural Language Processing

下载

主要提供TensorFlow 1.x版本的模型下载。

  • MacBERT-large, Chinese: 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 324M parameters
  • MacBERT-base, Chinese:12-layer, 768-hidden, 12-heads, 102M parameters
模型 Google Drive 百度盘 大小
MacBERT-large, Chinese TensorFlow TensorFlow(pw:zejf) 1.2G
MacBERT-base, Chinese TensorFlow TensorFlow(pw:61ga) 383M

PyTorch/TensorFlow2 版本

如果需要PyTorch或者TensorFlow2版本的模型:

  1. 使用 🤗Transformers 自行转换
  2. 或者从 https://huggingface.co/hfl 下载

下载步骤(也可以直接用git将整个目录克隆下来):

  1. 进入https://huggingface.co/hfl 之后选择某个MacBERT模型,例如MacBERT-base:https://huggingface.co/hfl/chinese-macbert-base
  2. 选择"files and versions"选项卡
  3. 点击需要下载的bin/json等文件

快速加载

通过 🤗Transformers 可以快速加载MacBERT模型。

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("MODEL_NAME")
model = BertModel.from_pretrained("MODEL_NAME")

注意:请使用BertTokenizer和BertModel来加载MacBERT模型!

对应的MODEL_NAME 如下所示:

原模型 模型调用名
MacBERT-large hfl/chinese-macbert-large
MacBERT-base hfl/chinese-macbert-base

基线效果

这里展示MacBERT在6个下游任务上的效果(更多结果请参考论文):

为了保证结果的稳定性,我们同时给出独立运行10次的平均值(括号内)和最大值。

CMRC 2018

CMRC 2018数据集是哈工大讯飞联合实验室发布的中文机器阅读理解数据。 根据给定问题,系统需要从篇章中抽取出片段作为答案,形式与SQuAD相同。 评测指标为:EM / F1

Model Development Test Challenge #Params
BERT-base 65.5 (64.4) / 84.5 (84.0) 70.0 (68.7) / 87.0 (86.3) 18.6 (17.0) / 43.3 (41.3) 102M
BERT-wwm 66.3 (65.0) / 85.6 (84.7) 70.5 (69.1) / 87.4 (86.7) 21.0 (19.3) / 47.0 (43.9) 102M
BERT-wwm-ext 67.1 (65.6) / 85.7 (85.0) 71.4 (70.0) / 87.7 (87.0) 24.0 (20.0) / 47.3 (44.6) 102M
RoBERTa-wwm-ext 67.4 (66.5) / 87.2 (86.5) 72.6 (71.4) / 89.4 (88.8) 26.2 (24.6) / 51.0 (49.1) 102M
ELECTRA-base 68.4 (68.0) / 84.8 (84.6) 73.1 (72.7) / 87.1 (86.9) 22.6 (21.7) / 45.0 (43.8) 102M
MacBERT-base 68.5 (67.3) / 87.9 (87.1) 73.2 (72.4) / 89.5 (89.2) 30.2 (26.4) / 54.0 (52.2) 102M
ELECTRA-large 69.1 (68.2) / 85.2 (84.5) 73.9 (72.8) / 87.1 (86.6) 23.0 (21.6) / 44.2 (43.2) 324M
RoBERTa-wwm-ext-large 68.5 (67.6) / 88.4 (87.9) 74.2 (72.4) / 90.6 (90.0) 31.5 (30.1) / 60.1 (57.5) 324M
MacBERT-large 70.7 (68.6) / 88.9 (88.2) 74.8 (73.2) / 90.7 (90.1) 31.9 (29.6) / 60.2 (57.6) 324M

DRCD

DRCD数据集由中国台湾台达研究院发布,其形式与SQuAD相同,是基于繁体中文的抽取式阅读理解数据集。 由于ERNIE中去除了繁体中文字符,故不建议在繁体中文数据上使用ERNIE(或转换成简体中文后再处理)。 评测指标为:EM / F1

Model Development Test #Params
BERT-base 83.1 (82.7) / 89.9 (89.6) 82.2 (81.6) / 89.2 (88.8) 102M
BERT-wwm 84.3 (83.4) / 90.5 (90.2) 82.8 (81.8) / 89.7 (89.0) 102M
BERT-wwm-ext 85.0 (84.5) / 91.2 (90.9) 83.6 (83.0) / 90.4 (89.9) 102M
RoBERTa-wwm-ext 86.6 (85.9) / 92.5 (92.2) 85.6 (85.2) / 92.0 (91.7) 102M
ELECTRA-base 87.5 (87.0) / 92.5 (92.3) 86.9 (86.6) / 91.8 (91.7) 102M
MacBERT-base 89.4 (89.2) / 94.3 (94.1) 89.5 (88.7) / 93.8 (93.5) 102M
ELECTRA-large 88.8 (88.7) / 93.3 (93.2) 88.8 (88.2) / 93.6 (93.2) 324M
RoBERTa-wwm-ext-large 89.6 (89.1) / 94.8 (94.4) 89.6 (88.9) / 94.5 (94.1) 324M
MacBERT-large 91.2 (90.8) / 95.6 (95.3) 91.7 (90.9) / 95.6 (95.3) 324M

XNLI

在自然语言推断任务中,我们采用了XNLI数据,需要将文本分成三个类别:entailmentneutralcontradictory。 评测指标为:Accuracy

Model Development Test #Params
BERT-base 77.8 (77.4) 77.8 (77.5) 102M
BERT-wwm 79.0 (78.4) 78.2 (78.0) 102M
BERT-wwm-ext 79.4 (78.6) 78.7 (78.3) 102M
RoBERTa-wwm-ext 80.0 (79.2) 78.8 (78.3) 102M
ELECTRA-base 77.9 (77.0) 78.4 (77.8) 102M
MacBERT-base 80.3 (79.7) 79.3 (78.8) 102M
ELECTRA-large 81.5 (80.8) 81.0 (80.9) 324M
RoBERTa-wwm-ext-large 82.1 (81.3) 81.2 (80.6) 324M
MacBERT-large 82.4 (81.8) 81.3 (80.6) 324M

ChnSentiCorp

在情感分析任务中,二分类的情感分类数据集ChnSentiCorp。 评测指标为:Accuracy

Model Development Test #Params
BERT-base 94.7 (94.3) 95.0 (94.7) 102M
BERT-wwm 95.1 (94.5) 95.4 (95.0) 102M
BERT-wwm-ext 95.4 (94.6) 95.3 (94.7) 102M
RoBERTa-wwm-ext 95.0 (94.6) 95.6 (94.8) 102M
ELECTRA-base 93.8 (93.0) 94.5 (93.5) 102M
MacBERT-base 95.2 (94.8) 95.6 (94.9) 102M
ELECTRA-large 95.2 (94.6) 95.3 (94.8) 324M
RoBERTa-wwm-ext-large 95.8 (94.9) 95.8 (94.9) 324M
MacBERT-large 95.7 (95.0) 95.9 (95.1) 324M

LCQMC

LCQMC由哈工大深圳研究生院智能计算研究中心发布。 评测指标为:Accuracy

Model Development Test #Params
BERT 89.4 (88.4) 86.9 (86.4) 102M
BERT-wwm 89.4 (89.2) 87.0 (86.8) 102M
BERT-wwm-ext 89.6 (89.2) 87.1 (86.6) 102M
RoBERTa-wwm-ext 89.0 (88.7) 86.4 (86.1) 102M
ELECTRA-base 90.2 (89.8) 87.6 (87.3) 102M
MacBERT-base 89.5 (89.3) 87.0 (86.5) 102M
ELECTRA-large 90.7 (90.4) 87.3 (87.2) 324M
RoBERTa-wwm-ext-large 90.4 (90.0) 87.0 (86.8) 324M
MacBERT-large 90.6 (90.3) 87.6 (87.1) 324M

BQ Corpus

BQ Corpus由哈工大深圳研究生院智能计算研究中心发布,是面向银行领域的数据集。 评测指标为:Accuracy

Model Development Test #Params
BERT 86.0 (85.5) 84.8 (84.6) 102M
BERT-wwm 86.1 (85.6) 85.2 (84.9) 102M
BERT-wwm-ext 86.4 (85.5) 85.3 (84.8) 102M
RoBERTa-wwm-ext 86.0 (85.4) 85.0 (84.6) 102M
ELECTRA-base 84.8 (84.7) 84.5 (84.0) 102M
MacBERT-base 86.0 (85.5) 85.2 (84.9) 102M
ELECTRA-large 86.7 (86.2) 85.1 (84.8) 324M
RoBERTa-wwm-ext-large 86.3 (85.7) 85.8 (84.9) 324M
MacBERT-large 86.2 (85.7) 85.6 (85.0) 324M

FAQ

Q1: 有英文版的MacBERT吗?

A1: 目前没有。

Q2: 如何使用MacBERT?

A2: 和使用BERT一样,只需要简单替换模型文件和config就能使用了。当然,你也可以通过加载我们的模型(即初始化transformers部分)来进一步训练其他预训练模型。

Q3: 能提供MacBERT的训练代码吗?

A3: 暂无开源计划。

Q4: 能开源预训练的语料吗?

A4: 我们无法开源训练语料,因为没有相应重发布的权利。GitHub上有一些开源中文语料资源,可以多加关注利用。

Q5: 有计划在更大的语料上训练MacBERT并开源吗?

A5: 我们暂时没有计划。

引用

如果本项目中的资源对您的研究有帮助,请引用以下论文。

@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",
}

或者:

@journal{cui-etal-2021-pretrain,
  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},
  journal={IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing},
  year={2021},
  url={https://ieeexplore.ieee.org/document/9599397},
  doi={10.1109/TASLP.2021.3124365},
 }

致谢

感谢Google TPU Research Cloud (TFRC)提供计算资源支持。

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