bert-base-japanese-char-v3

BERT base Japanese 字符级分词模型介绍

BERT base Japanese (character-level tokenization with whole word masking, CC-100 and jawiki-20230102)是一个经过日语文本预训练的BERT模型。这个模型采用了基于Unidic 2.1.2词典的词级分词，然后再进行字符级分词的处理方式。同时，在掩码语言建模(MLM)任务中使用了整词掩码技术。

模型架构

该模型沿用了原始BERT base模型的架构，包含12层，768维隐藏状态，以及12个注意力头。这种架构设计使其能够有效捕捉日语文本的语义和语法特征。

训练数据

模型的训练数据来自两个主要来源:

1. CC-100数据集中的日语部分
2. 日语维基百科

其中，维基百科数据是基于2023年1月2日的Wikipedia Cirrussearch转储文件生成的。CC-100语料库和维基百科语料库的文件大小分别为74.3GB和4.9GB，包含约3.92亿和3400万个句子。这些海量的日语文本数据为模型提供了丰富的语言知识。

分词方法

模型采用了两步分词策略:

1. 首先使用MeCab配合Unidic 2.1.2词典进行词级分词
2. 然后将分词结果进一步拆分为字符

这种方法的词汇表大小为7027，能够很好地平衡词汇覆盖率和模型复杂度。

训练过程

模型的训练分为两个阶段:

1. 在CC-100语料库上训练100万步
2. 在维基百科语料库上再训练100万步

在MLM任务中，研究者引入了整词掩码技术，即同时掩盖对应单个词（由MeCab分词）的所有子词标记。这种方法有助于模型学习更好的语义表示。

训练使用了由TPU Research Cloud项目提供的Cloud TPUs v3-8实例，充分利用了高性能计算资源。

许可证和致谢

该预训练模型采用Apache License 2.0许可证发布。模型的训练得到了TPU Research Cloud项目提供的Cloud TPUs的支持，这为研究者提供了宝贵的计算资源。

总的来说，这个BERT base Japanese模型通过结合字符级分词、整词掩码等技术，并利用大规模日语语料库进行训练，为日语自然语言处理任务提供了一个强大的基础模型。它可以在各种下游任务中发挥重要作用，如文本分类、命名实体识别等。

使用示例

研究者可以使用以下代码片段来快速测试模型:

from transformers import pipeline

fill_mask = pipeline(
    "fill-mask",
    model="cl-tohoku/bert-base-japanese-char-v3"
)

result = fill_mask("東北大学で[MASK]の研究をしています。")
print(result)

这个例子展示了如何使用模型来完成填空任务，可以帮助用户理解模型的基本功能和使用方法。