是一种基于预训练模型的自然语言处理(NLP)技术,它结合了字符级别的嵌入和BERT模型的优势。下面是对该问答内容的完善和全面的答案:
字符嵌入是一种将字符映射到连续向量空间的技术,它可以将每个字符表示为一个固定长度的向量。相比于传统的词嵌入方法,字符嵌入可以更好地处理未登录词和拼写错误等问题,提高了模型的鲁棒性和泛化能力。
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer架构的预训练模型,它通过无监督学习从大规模文本语料中学习通用的语言表示。BERT模型在多个NLP任务上取得了显著的性能提升,并成为了当前最先进的NLP模型之一。
使用字符嵌入的BERT训练是指在BERT模型的预训练过程中,将输入文本按字符级别进行分割,并将字符嵌入作为输入。这种方法可以更好地处理中文等字符密集的语言,避免了传统基于词的分词带来的问题。
优势:
应用场景:
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