详细介绍skep预训练模型

SKEP（Sentiment Knowledge Enhanced Pre-training）是华为Noah's Ark实验室发布的一种情感知识增强预训练模型。它是基于BERT的预训练模型，通过在预训练过程中加入情感知识，提高了模型在情感分析任务上的表现。

SKEP在预训练过程中使用了两种类型的情感知识：情感词和情感标签。情感词是词汇中带有强烈情感色彩的词语，如“好”、“不好”等。情感标签则是将文本划分为积极、消极、中性三类。

在预训练过程中，SKEP采用了两个任务：Masked Language Modeling（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP），与BERT相同。同时，SKEP还引入了一个新的任务：Sentiment Masked Language Modeling（SMLM）。在SMLM任务中，模型需要在文本中随机选择一些情感词，并将它们进行掩码处理，然后模型需要预测掩码处的情感词。

通过在预训练过程中加入情感知识，SKEP模型在情感分析任务上表现出了显著的优势。在多个中英文情感分析数据集上，SKEP的性能都超过了其他基于BERT的预训练模型，达到了目前最先进的水平。

相关问题

senta 和 SKEP有什么区别

Senta和SKEP都是基于深度学习的自然语言处理模型，但它们有一些区别：

1. 模型结构不同：Senta是基于卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）的文本分类模型，而SKEP是基于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的预训练模型。

2. 预训练语料不同：Senta是基于中文新闻语料库和电商评论语料库进行预训练的，而SKEP是基于大规模中文语料库进行预训练的。

3. 应用场景不同：Senta主要用于情感分析和文本分类任务，如电商评论的情感分析、新闻分类等；而SKEP则更广泛地应用于自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、命名实体识别、关键词提取等。

总之，Senta和SKEP都是优秀的自然语言处理模型，具有不同的优势和适用场景。