【摘 要】
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民间文学文本中含有大量生动形象的修辞手法；人名、地名极其复杂，难以判断词与词之间的边界；与现代汉语表达差别较大，预训练语言模型难以有效地学习其隐含知识，为机器自然语言理解带来困难。该文提出一种基于BERT的民间文学文本预训练模型MythBERT,使用民间文学语料库预训练，将BERT的字隐蔽策略改进为对中文词语隐蔽策略。对民间文学文本中解释字、词的注释词语重点隐蔽，减小BERT隐蔽的随机性并有利于学
【基金项目】
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云南省重大科技专项（202002AD080002）； 云南省教育厅科学研究基金（2002Y010）； 云南大学研究生科研创新项目（2021Y023）；
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民间文学文本中含有大量生动形象的修辞手法；人名、地名极其复杂，难以判断词与词之间的边界；与现代汉语表达差别较大，预训练语言模型难以有效地学习其隐含知识，为机器自然语言理解带来困难。该文提出一种基于BERT的民间文学文本预训练模型MythBERT,使用民间文学语料库预训练，将BERT的字隐蔽策略改进为对中文词语隐蔽策略。对民间文学文本中解释字、词的注释词语重点隐蔽，减小BERT隐蔽的随机性并有利于学习词语语义信息。同时利用注释增强语言模型表示，解决一词多义、古今异义等问题。将MythBERT与BERT、BERT-WWM和RoBERTa等主流中文预训练模型在情感分析、语义相似度、命名实体识别和问答四个自然语言处理任务上进行比较。实验结果表明，注释增强的民间文学预训练模型MythBERT在民间文学文本任务上性能显著提升，与基线方法相比取得了最优的效果。
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