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深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于自然語言處理任務(wù)時(shí)依賴大型、高質(zhì)量的人工標(biāo)注數(shù)據(jù)集。為降低深度學(xué)習(xí)模型對大型數(shù)據(jù)集的依賴，提出一種基于BERT的中文科技自然語言處理預(yù)訓(xùn)練模型 ALICE。通過對遮罩語言模型進(jìn)行改進(jìn)并將其與命名實(shí)體級遮罩相結(jié)合，改善基礎(chǔ)模型在下游任務(wù)中的表現(xiàn)，使其學(xué)習(xí)到的語言表征更貼合中文的語言特性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與BERT模型相比， ALICE模型對于中文科技文本的分類準(zhǔn)確率和命名實(shí)體識別的F值分別提高1.2%和0.8%。
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