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结果 ， WordBERT-ZH在四项任务中都打败了所有其他对比模型 ， 在全部五项任务上的表现都优于基线BERT ， 并在TNEWS（分类）、OCNLI（推理）和CSL（关键字识别）任务上取得了3分以上的差距 。
这说明 ， 基于词的模型对中文也是非常有效的 。
最后 ， 实验还发现：
性能不差的WordBERT ， 在不同任务上的推理速度也并未“落于下风” 。

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关于作者
一作为哈工大计算机专业在读博士生冯掌印 ， 研究方向为NLP、文本生成 。

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他曾在微软亚研院自然语言计算组、哈工大和科大讯飞联合实验室实习 ， 在NLP领域的顶会ENNLP发表过一篇一作论文 。
通讯作者为史树明 ， 来自腾讯AILab 。

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论文地址：
https://arxiv.org/abs/2202.12142
—完—
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