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预训练于日语维基百科的BERT模型 结合IPA词典和WordPiece分词

该项目提供了一个基于日语维基百科预训练的BERT模型。模型采用IPA词典进行词级分词，并结合WordPiece算法进行子词处理。它保持了原始BERT base的架构设计，在2019年9月的日语维基百科数据上进行训练。模型使用MeCab配合IPA词典进行形态分析，词汇量达32000。遵循原始BERT的训练参数，该模型可广泛应用于日语自然语言处理领域。

日语模型模型维基百科BERTGithub开源项目Huggingface机器学习自然语言处理
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BERT base Japanese (IPA词典)项目介绍

BERT base Japanese (IPA词典)是一个在日语文本上预训练的BERT模型。这个项目由东北大学开发，旨在为日语自然语言处理任务提供一个强大的基础模型。

模型架构

该模型采用了与原始BERT base模型相同的架构，包括12层transformer、768维隐藏状态和12个注意力头。这种架构设计使得模型具有强大的语言理解能力。

训练数据

模型的训练数据来源于2019年9月1日的日语维基百科。开发团队使用WikiExtractor工具从维基百科文章的转储文件中提取纯文本。最终用于训练的文本文件大小为2.6GB，包含约1700万个句子，为模型提供了丰富的语言知识。

分词方法

该项目采用了两步分词策略。首先，使用MeCab形态素分析器配合IPA词典进行词级别的分词。然后，再使用WordPiece算法将词进一步切分为子词。这种方法既考虑了日语的语言特点，又能够处理生僻词和未登录词。模型的词汇表大小为32000。

训练过程

模型的训练配置与原始BERT保持一致：每个实例512个token，每批256个实例，共训练100万步。这确保了模型能够充分学习日语的语言特征和知识。

许可证和致谢

该预训练模型采用知识共享署名-相同方式共享3.0许可证发布，允许用户在遵守许可条款的前提下自由使用和分享。项目团队还特别感谢TensorFlow Research Cloud项目提供的Cloud TPU资源，这为模型的训练提供了强大的硬件支持。

应用潜力

BERT base Japanese (IPA词典)模型为各种日语自然语言处理任务奠定了基础。研究者和开发者可以利用这个模型进行文本分类、命名实体识别、问答系统等多种应用的开发。该模型的开源也为日语NLP社区提供了宝贵的资源，有望推动日语自然语言处理技术的进一步发展。

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