Chinese-BERT-wwm 是由哈工大讯飞联合实验室（HFL）开发的基于全词掩码（Whole Word Masking）技术的中文BERT预训练模型系列。该项目旨在进一步促进中文信息处理的研究发展，发布了基于全词掩码技术的中文预训练模型BERT-wwm，以及与此技术密切相关的模型。
项目在多个中文NLP任务上进行了comprehensive evaluation，包括准确率等多项指标的测试。相比原版BERT，在中文任务上有显著提升。
from transformers import BertTokenizer, BertModel
# 加载tokenizer和模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('hfl/chinese-bert-wwm')
model = BertModel.from_pretrained('hfl/chinese-bert-wwm')
# 使用示例
text = "你好，世界！"
tokens = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model(**tokens)
Chinese-BERT-wwm项目为中文自然语言处理提供了强大的预训练模型基础，通过全词掩码技术有效提升了模型对中文的理解能力。项目提供的多样化模型选择、完善的开源生态和持续的技术支持，使其成为中文NLP研究和应用的重要工具。无论是学术研究还是工业应用，都可以从这个项目中受益，推动中文人工智能技术的发展。