Whole Word Masking

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程序实现：

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最初始的BERT采用了15%的MASK,是先tokenizer再Mask, 这样就会导致一个缺点，即MASK的是原始一个词的部分字词，导致了词的不完整性。

最近，BERT的一个升级版本发布了全词掩码(Whole Word Masking, WWM)，这缓解了在预训练BERT时mask部分WordPiece tokens的缺点。

Whole Word Masking 的思想是在MASK之前，将切分的字词，回归成原始的词语。

程序实现：

mask_list = ['CLS','we','are','fa','##mil','##ly', '!','SEP']do_whole_mask = True # 设置是否需要将字词回归成原始的单词cand_indexes = []for (i, token) in enumerate(mask_list):if token == 'CLS' or token == "SEP":continueif (do_whole_mask==True and len(cand_indexes) >= 1 and token.startswith("##")):# print("cand_indexes[-1]", cand_indexes[-1])cand_indexes[-1].append(i)else:cand_indexes.append([i])cand_indexes

运行结果：

将有##标识的字词，回归成了一个单词，所以'fa','##mil','##ly'，对应位置的id被合并在一起。变成了上图

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