phobert-large
越南语PhoBERT模型优化实现多项NLP任务性能突破
PhoBERT是首个公开的大规模越南语单语预训练模型，基于RoBERTa优化BERT，超越以往多语言和单语方法，显著提升词类标注、依赖解析、命名实体识别和自然语言推理等越南语NLP任务效果 。
项目简介
PhoBERT 是一款针对越南语的预训练语言模型，其名字来源于越南的著名食物“Phở”（发音为“Pho”）。这款模型在越南自然语言处理领域表现优异。
PhoBERT 项目介绍
PhoBERT 项目主要包括两个版本：“base”和“large”。这是首个公开的大规模单语语言模型，专门为越南语进行预训练。PhoBERT 的预训练方法基于 RoBERTa，它对 BERT 的预训练过程进行了优化，以提高性能的稳健性。
与之前的单语言和多语言模型相比，PhoBERT 的表现更为出色。它在以下四个越南语自然语言处理任务中取得了新纪录：
- 词性标注（Part-of-speech tagging）
- 依存句法分析（Dependency parsing）
- 命名实体识别（Named-entity recognition）
- 自然语言推理（Natural language inference）
研究成果
PhoBERT 的总体架构和实验结果可以在 EMNLP-2020 的论文中找到。这篇论文由 Dat Quoc Nguyen 和 Anh Tuan Nguyen 撰写，发表在 EMNLP 的 Findings 杂志上。
鸣谢
若使用 PhoBERT 进行研究且成果发表，或者将 PhoBERT 集成到其他软件中，请引用这篇论文。
进一步信息
如需进一步了解或提出请求，请访问 PhoBERT 的主页。
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