chinese roberta wwm

引用中提到了一个名为Chinese BERT-wwm的预训练语言模型。这是一个基于全词掩码技术的中文预训练模型，旨在促进中文信息处理的研究发展。同时，引用还提到了与该技术相关的其他模型，包括BERT-wwm-ext，RoBERTa-wwm-ext，RoBERTa-wwm-ext-large, RBT3, RBTL3等。这些模型已经在《IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing》上发表了相关论文。引用则提到了一些优化预训练模型的方法，例如修改loss的计算方式、改变模型结构、对训练文本进行清洗、进行数据增强等。其中也提到了使用Chinese-RoBERTa-wwm-ext作为预训练模型的方法。

所以，Chinese RoBERTa-wwm是一种基于全词掩码技术的中文预训练模型，用于促进中文信息处理的研究发展。它是一种优化的预训练语言模型，可以通过修改loss的计算方式、改变模型结构等方法进行进一步的优化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [哈工大：Chinese-BERT-wwm](https://blog.csdn.net/u013250861/article/details/127059670)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [天池-全球人工智能技术创新大赛【热身赛二】-中文预训练模型泛化能力挑战赛-NLP-改进优化](https://blog.csdn.net/qq_39544991/article/details/114108821)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]