#ALBERT

该项目实现了ACL 2019论文《Matching the Blanks: Distributional Similarity for Relation Learning》的PyTorch开源版本，涵盖BERT、ALBERT和BioBERT三种模型。项目提供预训练和微调方法，并通过SemEval 2010任务8和FewRel数据集验证了模型在关系抽取任务中的表现。

该模型使用遮蔽语言建模和句子排序任务在大规模英语语料库上进行预训练，擅长捕捉句子双向语义。通过层共享设计，降低内存消耗，具备12个重复层、128个嵌入和4096个隐藏维度。适合句子分类、标记分类和问答等任务的微调，表现优异。

ALBERT Base v1是一个采用层共享架构的自然语言处理模型。通过12个重复层的设计，在保持11M小体积的同时实现了强大的语言理解能力。该模型在文本分类、问答等任务中表现优异，适用于需要理解完整句子语境的应用场景。其创新的架构设计既降低了内存占用，又保持了良好的处理性能。

ALBERT预训练模型采用英语，具有层权重共享特性，减少内存占用同时提升效率。其自监督语言学习通过掩码语言建模和句子顺序预测实现，适合用于序列和标记分类等任务。第二版模型采用更多训练数据和优化，性能优于初版。模型包含24层、128维嵌入、1024隐藏层及16个注意力头，适合掩码语言建模或句子预测，并需通过微调匹配特定任务需求。