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    TinyBERT 数据增强

    TinyBERT: Distilling BERT for Natural Language Understanding

    github

    关于论文的解读已经有很多文章了,本文仅仅说明数据增强的步骤。

    数据增强步骤
    1.mask句子中的一个字词

    ​ 1) 如果该单词的只有一个字

    ​ 使用语言模型BERT预测出这个位置最有可能的m个词,作为候选集。

    ​ 2)如果该单词含有多个字

    ​ 使用GloVe的相似词向量的词汇进行组合,作为候选集。

    2. 使用一个阈值p决定,是否将这个被mask的字词随机替换为候选集中的词汇。
    3. 对文本中的每个词,重复地执行以上步骤,得到一个新的文本加入增强的数据集。

    在这里插入图片描述

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_41021342/article/details/126956279
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