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1.BERT-wwm

1-1 Whole Word Masking

        Whole Word Masking (wwm)是谷歌在2019年5月31日发布的一项BERT的升级版本，主要更改了原预训练阶段的训练样本生成策略。 

        原有基于WordPiece的分词方式会把一个完整的词切分成若干个子词，在生成训练样本时，这些被分开的子词会随机被mask。 在Whole Word Masking (wwm)中，如果一个完整的词的部分WordPiece子词被mask，则同属该词的其他部分也会被mask。这缓解了在训练前 BERT 中屏蔽部分 Wordpiece 分词的缺点。

2.Chinese-BERT-wwm

2-1 中文BERT-WWM

        2019年哈工大和科大讯飞联合发表中文BERT-WWM模型的论文，使用中文文本对整个单词进行掩蔽，即屏蔽整个单词而不是屏蔽汉字。由于谷歌官方发布的BERT中，中文以字粒度进行切分，没有考虑到传统NLP中的中文分词。 Chinese-BERT-wwm将 Whole Word Mask的方法应用在了中文中，使用了中文维基百科（包括简体和繁体）进行训练，并且使用了哈工大LTP作为分词工具，即对组成同一个词的汉字全部进行Mask。

2-2 样例

3.总结

        BERT-WWM对Bert的改进主要体现在mask的方式上，使用全词mask。

        其改进点如下：BERT-WWM不仅仅是连续mask实体词和短语，而是连续mask所有能组成中文词语的字。具体做法是，针对中文，如果一个完整的词的部分字被mask，则同属该词的其他部分也会被mask，即对组成同一个词的汉字全部进行Mask，即为全词Mask。

        这样做的目的是：预训练过程中，模型能够学习到词的语义信息，训练完成后字的embedding就具有了词的语义信息了，这对各类中文NLP任务都是友好的。