一、模型和数据集介绍 1.1 预训练模型 chinese-roberta-wwm-ext 是基于 RoBERTa 架构下开发，其中 wwm 代表 Whole Word Masking，即对整个词进行掩码处理，通过这种方式，模型能够更好地理解上下文和语义关联，提高中文文本处理的准确性和效果。 与原始的 BERT 模型相比，chinese-roberta-wwm-ext 在训练数据规模和训练步数

一、模型和数据集介绍 1.1 预训练模型 chinese-roberta-wwm-ext 是基于 RoBERTa 架构下开发，其中 wwm 代表 Whole Word Masking，即对整个词进行掩码处理，通过这种方式，模型能够更好地理解上下文和语义关联，提高中文文本处理的准确性和效果。 与原始的 BERT 模型相比，chinese-roberta-wwm-ext 在训练数据规模和训练步数