scibert_scivocab_cased

SciBERT项目介绍

什么是SciBERT？

SciBERT是一个专门为科学文本预训练的语言模型，基于广受欢迎的BERT模型。它的诞生是为了更好地理解和处理科学文献中的复杂语言内容。科学研究通常使用特别的术语和丰富的上下文，这使得普通语言模型在处理这类文本时效率不足，而SciBERT正是为了解决这一问题而设计的。

如何训练SciBERT？

SciBERT的训练数据来源于著名的学术文献搜索平台Semantic Scholar。具体而言，它使用了超过114万份学术论文的全文，总计包含31亿个词元。这些数据构成了一个庞大且专业的语料库，特别适合训练能够理解科学语言的模型。

SciBERT的词汇表

为更精准地处理科学文本，SciBERT采用了自己专有的WordPiece词汇表，称为“scivocab”。这种词汇表是专门为匹配训练所用的科学语料库而设计的，从而提高模型在科学文本中的表现。

可用的SciBERT模型版本

SciBERT模型有两种版本：

• scibert_scivocab_cased：区分大小写的模型版本，适合精准度要求高的任务。
• scibert_scivocab_uncased：不区分大小写的模型版本，适用于对大小写不敏感的任务。

哪里可以获取SciBERT？

SciBERT项目的源代码和更多的详细信息可以在开源平台GitHub上获取，具体链接是：SciBERT GitHub仓库。

如何引用SciBERT？

如果您在研究中使用了SciBERT模型，请记得引用以下论文：

@inproceedings{beltagy-etal-2019-scibert,
    title = "SciBERT: A Pretrained Language Model for Scientific Text",
    author = "Beltagy, Iz  and Lo, Kyle  and Cohan, Arman",
    booktitle = "EMNLP",
    year = "2019",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://www.aclweb.org/anthology/D19-1371"
}

SciBERT是专为科学研究而生的工具，它通过深度学习技术帮助研究人员更好地分析和理解海量的科学文献，推动科学发现过程的快速发展。