掩码语言模型：构建下一代智能语言处理系统的关键技术

文章预览

1 算法简介 掩码语言模型（Masked Language Model，简称MLM）是一种在自然语言处理（NLP）任务中广泛使用的深度学习技术，特别是在基于Transformer架构的模型（如BERT、RoBERTa、T5等）的训练中。MLM的核心思想是通过随机遮盖或替换输入文本中的部分单词，并训练模型根据上下文来预测这些被遮盖或替换的单词，从而学习语言的深层表示。 MLM是一种自监督学习方法，不需要显式的标注数据即可进行训练，这使得MLM能够利用大规模的无标注文本数据进行预训练，并在后续的特定任务上进行微调；MLM通过遮盖部分单词的方式，迫使模型在预测时需要同时考虑上下文信息，实现了双向建模。这些优势使得MLM在多种NLP任务中均表现出色，如文本分类、命名实体识别、问答系统、文本生成等，可以快速适应不同的应用场景。 2 算法原理 MLM的工作原理是随机选择一定 ………………………………