RoBERTa 是一种基于 Transformer 的自然语言处理模型，它在预训练过程中采用了更多样化的数据、更长的序列和更复杂的优化策略，从而在多项自然语言处理任务上取得了显著的性能提升。
特点
- 预训练数据丰富：使用了大量互联网语料，包括维基百科、书籍、新闻等。
- 序列长度更长：支持更长的序列处理，适用于长文本任务。
- 优化策略：采用了更复杂的优化策略，如Layer Normalization、Dropout 等。
应用场景
- 文本分类：新闻分类、情感分析等。
- 命名实体识别：从文本中识别出人名、地名、组织名等实体。
- 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。
- 问答系统：根据用户的问题，从大量文本中检索出答案。
相关资源
RoBERTa 模型结构图
扩展阅读
想要了解更多关于自然语言处理的知识，可以访问我们的 自然语言处理教程。