https://github.com/ZhuiyiTechnology/WoBERT

以词为基本单位的中文BERT
https://github.com/ZhuiyiTechnology/WoBERT

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以词为基本单位的中文BERT

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/ZhuiyiTechnology/WoBERT
• Owner: ZhuiyiTechnology
• License: apache-2.0
• Created: 2020-09-17T09:42:09.000Z (about 4 years ago)
• Default Branch: master
• Last Pushed: 2021-11-18T03:38:20.000Z (almost 3 years ago)
• Last Synced: 2024-08-01T03:19:06.968Z (3 months ago)
• Language: Python
• Size: 57.6 KB
• Stars: 448
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• Open Issues: 15
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • License: LICENSE

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README

        
# WoBERT

以词为基本单位的中文BERT（Word-based BERT）

## 详情

https://kexue.fm/archives/7758

## 训练

目前开源的WoBERT是Base版本，在哈工大开源的[RoBERTa-wwm-ext](https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm)基础上进行继续预训练，预训练任务为MLM。初始化阶段，将每个词用BERT自带的Tokenizer切分为字，然后用字embedding的平均作为词embedding的初始化。模型使用单张24G的RTX训练了100万步（大概训练了10天），序列长度为512，学习率为5e-6，batch_size为16，累积梯度16步，相当于batch_size=256训练了6万步左右。训练语料大概是30多G的通用型语料。

此外，我们还提供了WoNEZHA，这是基于华为开源的[NEZHA](https://github.com/huawei-noah/Pretrained-Language-Model/tree/master/NEZHA-TensorFlow)进行再预训练的，训练细节跟WoBERT基本一样。NEZHA的模型结构跟BERT相似，不同的是它使用了相对位置编码，而BERT用的是绝对位置编码，因此理论上NEZHA能处理的文本长度是无上限的。这里提供以词为单位的WoNEZHA，就是让大家多一个选择。

**2021年03月03日：**  新增WoBERT Plus模型，以RoBERTa-wwm-ext为基础，中文MLM式预训练，重新构建词表（比已经开源的WoBERT更完善），30+G语料，maxlen=512，batch_size=256、lr=1e-5训练了25万步（4 * TITAN RTX，累积4步梯度，是之前的WoBERT的4倍），每1000步耗时约1580s，共训练了18天，训练acc约64%，训练loss约1.80。

## 依赖

```bash

pip install bert4keras==0.8.8

```

## 下载

- **WoBERT**: [chinese_wobert_L-12_H-768_A-12.zip](https://open.zhuiyi.ai/releases/nlp/models/zhuiyi/chinese_wobert_L-12_H-768_A-12.zip)

- **WoNEZHA**: [chinese_wonezha_L-12_H-768_A-12.zip](https://open.zhuiyi.ai/releases/nlp/models/zhuiyi/chinese_wonezha_L-12_H-768_A-12.zip)

- **WoBERT+**: [chinese_wobert_plus_L-12_H-768_A-12.zip](https://open.zhuiyi.ai/releases/nlp/models/zhuiyi/chinese_wobert_plus_L-12_H-768_A-12.zip)

## 评测

| | IFLYTEK | TNEWS |

|:--:|:--:|:--:|

| BERT | 60.31 | 56.94 | 

| WoBERT | 61.15 | 57.05 |

| WoBERT Plus | **61.92** | **58.20** |

## 引用

Bibtex：

```tex

@techreport{zhuiyiwobert,

  title={WoBERT: Word-based Chinese BERT model - ZhuiyiAI},

  author={Jianlin Su},

  year={2020},

  url="https://github.com/ZhuiyiTechnology/WoBERT",

}

```

## 联系

邮箱：[email protected]

追一科技：https://zhuiyi.ai