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      哈工大訊飛聯(lián)合實驗室發(fā)布的中文ELECTRA系列預訓練模型再迎新成員

      深度學習自然語言處理 ? 來源：深度學習自然語言處理 ? 作者：哈工大訊飛聯(lián)合實 ? 2020-12-26 09:49 ? 次閱讀
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      哈工大訊飛聯(lián)合實驗室發(fā)布的中文ELECTRA系列預訓練模型再迎新成員。我們基于大規(guī)模法律文本訓練出中文法律領域ELECTRA系列模型，并且在法律領域自然語言處理任務中獲得了顯著性能提升。歡迎各位讀者下載試用相關模型。

      項目地址：http://electra.hfl-rc.com

      中文法律領域ELECTRA

      我們在20G版（原版）中文ELECTRA的基礎上加入了高質量2000萬裁判文書數(shù)據(jù)進行了二次預訓練，在不丟失大規(guī)模通用數(shù)據(jù)上學習到的語義信息，同時使模型對法律文本更加適配。本次發(fā)布以下三個模型：

      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)合實驗室發(fā)布的所有中文預訓練語言模型均可通過huggingface transformers庫進行快速加載訪問，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

      效果評測

      我們在罪名預測以及要素抽取任務上進行了基線測試。其中罪名預測任務使用的是CAIL 2018數(shù)據(jù)，要素抽取任務為in-house實際應用?？梢钥吹奖敬伟l(fā)布的法律領域ELECTRA模型均相比通用ELECTRA模型獲得了顯著性能提升。

      表1罪名預測任務

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

      表2要素抽取任務

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

      其他相關資源

      TextBrewer知識蒸餾工具

      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

      責任編輯：xj

      原文標題：哈工大訊飛聯(lián)合實驗室發(fā)布法律領域ELECTRA預訓練模型

      文章出處：【微信公眾號：深度學習自然語言處理】歡迎添加關注！文章轉載請注明出處。

      聲明：本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人，不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用，如有內容侵權或者其他違規(guī)問題，請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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      原文標題：哈工大訊飛聯(lián)合實驗室發(fā)布法律領域ELECTRA預訓練模型

      文章出處：【微信號：zenRRan，微信公眾號：深度學習自然語言處理】歡迎添加關注！文章轉載請注明出處。

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