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guwenbert-base

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古文BERT模型 专为古文处理而设计助力文本解析

GuwenBERT是一款基于RoBERTa结构专为古文处理优化的模型。它使用殆知阁古代文献数据集进行训练，该数据集涵盖了佛教、儒学、医学和历史等多种主题文本。GuwenBERT适用于分句、标点符号插入及命名实体识别等任务，并在“古连杯”古籍命名实体识别评估中取得第二名的成绩。

句法分析Huggingface预训练模型GuwenBERTGithub开源项目模型实体识别古代汉语
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GuwenBERT项目介绍

GuwenBERT

项目简介

GuwenBERT是一个基于RoBERTa模型的预训练项目，专注于古代汉语（文言文）。这个模型可以用于各种下游任务，例如句子断句、标点符号恢复、命名实体识别等。它能够帮助研究人员和开发人员更好地处理古代文献数据。

使用方式

若要使用GuwenBERT模型，可以通过Python的transformers库来加载：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ethanyt/guwenbert-base")

model = AutoModel.from_pretrained("ethanyt/guwenbert-base")

训练数据

GuwenBERT的训练数据来自“殆知阁古代文献”数据集，该数据集包含15,694本文言文书籍，涵盖了佛教、儒学、医学、历史、道教等领域。其中76%的文献带有标点符号。一共大约有17亿汉字，所有繁体字已被转化为简体字。这个数据集构建了一个包含23,292个词汇的词汇表。

训练过程

模型初始化采用了hfl/chinese-roberta-wwm-ext，并通过两步策略进行预训练。第一步中，只更新词嵌入以进行掩码语言模型（MLM）的学习，直至收敛。第二步则更新所有参数。

训练使用4台V100 GPU进行，总共120K步（其中20K用于步骤一，100K用于步骤二），批处理大小为2,048，序列长度为512。优化器使用的是Adam，学习率为2e-4，贝塔为(0.9,0.98)，epsilon为1e-6，权重衰减为0.01，前5K步进行学习率预热，随后进行线性衰减。

评估结果

GuwenBERT在“古联杯”古籍命名实体识别评估中获得了第二名。详细测试结果如下：

实体类型精确率召回率F1值
书名77.5073.7375.57
其他名称85.8589.3287.55
微平均值83.8885.3984.63

关于我们

我们是来自北京理工大学的数据锤团队。更多合作请联系：ethanyt [at] qq.com

由Tan Yan和Zewen Chi用❤️创建 Github icon Github icon

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