
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。

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。
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")
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。
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。
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 | 77.50 | 73.73 | 75.57 |
| 其他名称 | 85.85 | 89.32 | 87.55 |
| 微平均值 | 83.88 | 85.39 | 84.63 |
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


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