wwm），对同属一个词的所有子词 进行 mask、保留或替换操作。数据预处理的分词过程采用了哈工大 LTP 分词工具。第一版本 的 BERT-wwm 采用了中文维基百科数据进行预训练，第二版本 BERT-wwm-ext 提供了在更 大通用语料 (5.4B 词数，包括维基百科和通用数据 ) 上预训练的模型。 45 | 第五部分 ERNIE 比于 BERT 的字符级 mask，ERNIE 提出了基于先验知识的 mask ERNIE 的 mask 方 式 为 “[mask][mask] [mask] 是 黑 龙 江 的 省 会，国 际 [mask] [mask] 文化名城”。在训练数据方便，ERNIE 使用了中文维基百科，百度百科，百度新闻及百 度 贴 吧 的 论 坛 对 话 数 据，并 采 用 类 似 于 BERT 下 一 句 预 测 的 对 话 语 言 模 型（Dialogue Language Model, DLM）来建模对话句对结构。

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