
日语RoBERTa预训练语言模型
RoBERTa日语基础模型通过日本维基百科和CC-100语料库训练而成,采用Juman++分词系统和32000规模词表,支持掩码语言建模与下游任务微调。模型经过A100 GPU集群训练,在JGLUE基准测试中展现出稳定性能,可作为日语自然语言处理的基础模型使用。
这是一个名为roberta-base-japanese-with-auto-jumanpp的日语预训练模型项目,由早稻田大学自然语言处理实验室开发。该模型基于RoBERTa架构,通过在日语维基百科和CC-100日语语料库上进行预训练,为日语自然语言处理任务提供了强大的基础模型支持。
该模型在训练过程中使用了以下配置:
模型可以通过Hugging Face transformers库轻松调用。它主要支持两种使用场景:
模型使用BertJapaneseTokenizer进行分词,集成了Juman++ 2.0.0-rc3的自动分词功能。虽然自动分词可能会在大规模数据处理时消耗较多时间,但用户仍可选择手动使用Juman++预处理文本,配合早期版本的模型使用。
该模型已在JGLUE(日语通用语言理解评估基准)上进行了测试,展现出良好的性能表现。它为日语自然语言处理研究和应用提供了重要的基础设施支持。


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