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哈工大訊飛聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室發(fā)布的中文ELECTRA系列預(yù)訓(xùn)練模型再迎新成員

深度學(xué)習(xí)自然語言處理 ? 來源:深度學(xué)習(xí)自然語言處理 ? 作者:哈工大訊飛聯(lián)合實(shí) ? 2020-12-26 09:49 ? 次閱讀
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哈工大訊飛聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室發(fā)布的中文ELECTRA系列預(yù)訓(xùn)練模型再迎新成員。我們基于大規(guī)模法律文本訓(xùn)練出中文法律領(lǐng)域ELECTRA系列模型,并且在法律領(lǐng)域自然語言處理任務(wù)中獲得了顯著性能提升。歡迎各位讀者下載試用相關(guān)模型。

項(xiàng)目地址:http://electra.hfl-rc.com

中文法律領(lǐng)域ELECTRA

我們在20G版(原版)中文ELECTRA的基礎(chǔ)上加入了高質(zhì)量2000萬裁判文書數(shù)據(jù)進(jìn)行了二次預(yù)訓(xùn)練,在不丟失大規(guī)模通用數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)到的語義信息,同時(shí)使模型對法律文本更加適配。本次發(fā)布以下三個(gè)模型:

legal-ELECTRA-large, Chinese:24-layer,1024-hidden, 16-heads, 324M parameters

legal-ELECTRA-base, Chinese:12-layer,768-hidden, 12-heads, 102M parameters

legal-ELECTRA-small, Chinese: 12-layer, 256-hidden, 4-heads, 12M parameters

快速加載

哈工大訊飛聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室發(fā)布的所有中文預(yù)訓(xùn)練語言模型均可通過huggingface transformers庫進(jìn)行快速加載訪問,請登錄我們的共享頁面獲取更多信息。

https://huggingface.co/HFL

模型鍵值如下:

hfl/chinese-legal-electra-large-discriminator

hfl/chinese-legal-electra-large-generator

hfl/chinese-legal-electra-base-discriminator

hfl/chinese-legal-electra-base-generator

hfl/chinese-legal-electra-small-discriminator

hfl/chinese-legal-electra-small-generator

效果評(píng)測

我們在罪名預(yù)測以及要素抽取任務(wù)上進(jìn)行了基線測試。其中罪名預(yù)測任務(wù)使用的是CAIL 2018數(shù)據(jù),要素抽取任務(wù)為in-house實(shí)際應(yīng)用。可以看到本次發(fā)布的法律領(lǐng)域ELECTRA模型均相比通用ELECTRA模型獲得了顯著性能提升。

表1罪名預(yù)測任務(wù)

e4007c02-4691-11eb-8b86-12bb97331649.png

表2要素抽取任務(wù)

e46fa672-4691-11eb-8b86-12bb97331649.png

其他相關(guān)資源

TextBrewer知識(shí)蒸餾工具

http://textbrewer.hfl-rc.com

中文BERT、RoBERTa、RBT系列模型

http://bert.hfl-rc.com

中文XLNet系列模型

http://xlnet.hfl-rc.com

中文MacBERT模型

http://macbert.hfl-rc.com

責(zé)任編輯:xj

原文標(biāo)題:哈工大訊飛聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室發(fā)布法律領(lǐng)域ELECTRA預(yù)訓(xùn)練模型

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原文標(biāo)題:哈工大訊飛聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室發(fā)布法律領(lǐng)域ELECTRA預(yù)訓(xùn)練模型

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