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更新 基于当前repo优化后,A / B榜皆是Top1,代码整理中,后续会陆续放上来! 博客: 优化思路 岗位培训 m 提升mlm任务中的mask策略,提升灵活性,提高下游性能:挖掘新词,加入字典,整个word mask + dynamic mask 挖掘新词 python new_words_mining.py nsp 句子等级的任务是有用的,不过替换为SOP / AOP:query-answer pair时互换位置(sop),query-answer-list时,只打乱answer-list的顺序(aop) 模型自适应 post training的样本格式与下游一致,也能带来提升(区别RoBERTa中的标注) 完整的岗位培训代码为两份:query-answer对与query-answerA-list两种方式: python popint-post-training-wwm-sop
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ccf_2020_qa_match-main.zip (32个子文件)
ccf_2020_qa_match-main
requirements.txt 88B
data
new_dict.txt 29KB
train
train.query.tsv 191KB
train.reply.tsv 841KB
test
test.reply.tsv 2MB
test.query.tsv 450KB
ccf_2020_qa_match_pet.py 8KB
ccf_2020_qa_match_pair.py 5KB
new_words_mining.py 2KB
point-post-training-wwm-sop.py 11KB
pair-supervised-contrastive-learning.py 9KB
pair-post-training-wwm-sop.py 10KB
README.md 8KB
requirements-post-training.txt 146B
ccf_2020_qa_match_point.py 8KB
ccf_2020_qa_match_concat.py 6KB
pair-external-embedding.py 9KB
pair-data-augment-contrastive-learning.py 8KB
img
post-training.png 9KB
summary.png 459KB
concat.png 80KB
sc.png 39KB
bottom-embedding.png 20KB
sc-loss.png 39KB
top-embedding.png 26KB
ssc-loss.png 7KB
pet.png 45KB
ssc.png 35KB
point.png 30KB
pair.png 17KB
pair-adversarial-train.py 7KB
pair-self-kd.py 9KB
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