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为了进一步促进古文研究和自然语言处理的结合，来自北京理工大学的 Ethan 及其团队成员发布了古文预训练模型 GuwenBERT。
在古文 NER 任务中，该项目 BERT 比目前最流行的中文 RoBERTa 效果提升 6.3%，特别适合标注语料不足的小数据集。
另外，使用这一模型，也可以减少数据清洗，数据增强，引入字典等繁琐工序。
GitHub： 
网页链接
为了进一步促进古文研究和自然语言处理的结合，来自北京理工大学的 Ethan 及其团队成员发布了古文预训练模型 GuwenBERT。
在古文 NER 任务中，该项目 BERT 比目前最流行的中文 RoBERTa 效果提升 6.3%，特别适合标注语料不足的小数据集。
另外，使用这一模型，也可以减少数据清洗，数据增强，引入字典等繁琐工序。
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