Gitee 推荐 | 少数民族语言预训练模型 CINO

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在自然语言处理领域中，预训练语言模型（Pre-trained Language Model, PLM）已成为重要的基础技术，在多语言的研究中，预训练模型的使用也愈加普遍。为了促进中国少数民族语言信息处理的研究与发展，哈工大讯飞联合实验室（HFL）发布少数民族语言预训练模型CINO (Chinese mINOrity PLM)。

中文LERT | 中英文PERT | 中文MacBERT | 中文ELECTRA | 中文XLNet | 中文BERT | 知识蒸馏工具TextBrewer | 模型裁剪工具TextPruner

查看更多哈工大讯飞联合实验室发布的资源：https://github.com/ymcui/HFL-Anthology

新闻

2022/10/29 我们提出了一种融合语言学信息的预训练模型LERT。查看：https://github.com/ymcui/LERT

2022/8/23 CINO被国际重要会议COLING 2022录用为长文。camera-ready结束后，我们将更新论文最终版并发布相应资源。

2022/02/21 更新CINO-small模型，6层transformer结构，参数量148M。

2022/01/25 更新CINO-v2模型与WCM-v2数据集，少数民族语言分类任务效果提升。

2021/12/17 哈工大讯飞联合实验室全新推出模型裁剪工具包TextPruner，欢迎试用。

2021/10/25 CINO-large模型、少数民族语言分类任务数据集Wiki-Chinese-Minority（WCM）数据集已开放下载使用。

内容导引

章节
描述

简介
介绍少数民族语言预训练模型与相关数据集

模型下载
模型下载地址与使用说明

快速加载
介绍了如何使用🤗Transformers快速加载模型

少数民族语言分类数据集
介绍少数民族语言分类数据集

实验结果
列举了模型在NLU任务上的效果

引用
技术报告与引用

简介

多语言预训练模型（Multilingual Pre-trained Language Model），如mBERT、XLM-R等，通过在预训练阶段增加语言数量、采用MLM自监督训练等方式，使预训练模型具备了多语言（multilingual）和跨语言（cross-lingual）理解的能力。然而，由于国内少数民族语言语料的稀缺以及国际上研究的忽视，现有的多语言模型无法很好地处理国内少数民族语言文字。

本项工作的主要贡献：

• CINO (Chinese mINOrity PLM) 基于多语言预训练模型XLM-R，在多种国内少数民族语言语料上进行了二次预训练。该模型提供了藏语、蒙语（回鹘体）、维吾尔语、哈萨克语（阿拉伯体）、朝鲜语、壮语、粤语等少数民族语言与方言的理解能力。

• 为了便于评价包括CINO在内的各个多语言预训练模型性能，我们构建了基于维基百科的少数民族语言分类任务数据集Wiki-Chinese-Minority（WCM）。具体见少数民族语言分类数据集。

• 通过实验证明，CINO在Wiki-Chinese-Minority（WCM）以及其他少数民族语言数据集：藏语新闻分类 Tibetan News Classification Corpus (TNCC) 、朝鲜语新闻分类 KLUE-TC (YNAT) 上获得了最好的效果。相关结果详见实验结果。

该模型涵盖：

• Chinese，中文（zh）
• Tibetan，藏语（bo）
• Mongolian (Uighur form)，蒙语（mn）
• Uyghur，维吾尔语（ug）
• Kazakh (Arabic form)，哈萨克语（kk）
• Korean，朝鲜语（ko）
• Zhuang，壮语
• Cantonese，粤语（yue）

模型下载

直接下载

目前提供PyTorch版本的CINO-small、CINO-base和CINO-large模型的下载（推荐使用v2版本），后续将陆续更新其他规模与版本的模型。

• CINO-large-v2：24-layer, 1024-hidden, 16-heads, vocabulary size 136K, 442M parameters
• CINO-base-v2 12-layer, 768-hidden, 12-heads, vocabulary size 136K, 190M parameters
• CINO-small-v2 6-layer, 768-hidden, 12-heads, vocabulary size 136K, 148M parameters
• CINO-large：24-layer, 1024-hidden, 16-heads, vocabulary size 275K, 585M parameters

注意：

• v1模型（CINO-large）支持XLM-R中的所有语言再加上少数民族语言；
• v2模型（CINO-large-v2，CINO-base-v2和CINO-small-v2）的词表针对预训练数据做了裁剪，仅支持中文与少数民族语言。

模型简称
模型文件大小
Google下载
百度网盘下载

CINO-large-v2
1.6GB
PyTorch模型
PyTorch模型（密码3fjt）

CINO-base-v2
705MB
PyTorch模型
PyTorch模型（密码qnvc）

CINO-small-v2
564MB
PyTorch模型
PyTorch模型（密码9mc8）

CINO-large
2.2GB
PyTorch模型
PyTorch模型（密码wpyh）

通过🤗transformers下载

通过🤗transformers模型库可以下载TensorFlow (v2)和PyTorch版本模型。

下载方法：点击任意需要下载的模型 → 选择”Files and versions”选项卡 → 下载对应的模型文件。

模型简称
模型文件大小
transformers模型库地址

CINO-large-v2
1.6GB
https://huggingface.co/hfl/cino-large-v2

CINO-base-v2
705MB
https://huggingface.co/hfl/cino-base-v2

CINO-small-v2
564MB
https://huggingface.co/hfl/cino-small-v2

CINO-large
2.2GB
https://huggingface.co/hfl/cino-large

模型使用

PyTorch版本包含3个文件：

CINO的结构与XLM-R相同，可直接使用Transformers中的XLMRobertaModel模型进行加载：

快速加载

依托于🤗Transformers，可轻松调用以上CINO模型。

其中MODEL_NAME对应列表如下：

模型名
MODEL_NAME

CINO-large-v2
hfl/cino-large-v2

CINO-base-v2
hfl/cino-base-v2

CINO-small-v2
hfl/cino-small-v2

CINO-large
hfl/cino-large

少数民族语言分类数据集

Wiki-Chinese-Minority（WCM）

我们基于少数民族语言维基百科语料及其分类体系标签，构建了分类任务数据集 Wiki-Chinese-Minority（WCM）。该数据集覆盖了蒙古语、藏语、维吾尔语、粤语、朝鲜语、哈萨克语，中文，包括艺术、地理、历史、自然、自然科学、人物、技术、教育、经济和健康十个类别。

各个语言上取weighted-F1为评测指标。计算所有语言的weighted-F1平均作为总体评价指标。

数据集名称
Google下载
百度网盘下载

Wiki-Chinese-Minority-v2（WCM-v2）
Google Drive
无

Wiki-Chinese-Minority（WCM）
Google Drive
无

WCM-v2版本调整了各类别与语言的样本数量，分布相对更均衡。WCM-v2版本数据分布：

类别
蒙古语
藏语
维吾尔语
粤语
朝鲜语
哈萨克语
中文-Train
中文-Dev
中文-Test

艺术
135
141
3
387
806
348
2657
331
335

地理
76
339
256
1550
1197
572
12854
1589
1644

历史
66
111
0
499
776
491
1771
227
248

自然
7
0
7
606
442
361
1105
134
110

自然科学
779
133
20
336
532
880
2314
317
287

人物
1402
111
0
1230
684
169
7706
953
924

技术
191
163
8
329
808
515
1184
134
152

教育
6
1
0
289
439
1392
936
130
118

经济
205
0
0
445
575
637
922
113
109

健康
106
111
6
272
299
893
551
67
73

总计
2973
1110
300
5943
6558
6258
32000
3995
4000

数据说明：

• 包含两个文件夹：zh和minority
• zh：中文的训练集、开发集和测试集
• minority：所有语言（各少数民族语言与方言）的测试集

该数据集尚处于alpha阶段，之后的版本可能会有一定改动。
后续还将有其他数据集发布，敬请期待。

实验结果

我们在YNAT、TNCC和Wiki-Chinese-Minority三个数据集上比较了不同模型的效果。

对于同一任务上的各个预训练模型，使用统一的训练轮数、学习率等参数。

朝鲜语文本分类（YNAT）

• 该任务选用由KLUE团队发布的朝鲜语新闻数据集KLUE-TC (a.k.a. YNAT)
• 数据集来源：KLUE benchmark
• 详细信息参阅论文：KLUE: Korean Language Understanding Evaluation

#Train
#Dev
#Test
#Classes
Metric

45,678
9,107
9,107
7
macro-F1

实验参数：学习率为1e-5，batch_size为16。

实验结果：

模型
开发集

XLM-R-large[1]

87.3

XLM-R-large[2]

86.3

CINO-small-v2
84.1

CINO-base-v2
85.5

CINO-large-v2
87.2

CINO-large
87.4

[1] 论文中的结果。
[2] 复现结果，与CINO-large使用相同的学习率。

藏语文本分类（TNCC）

• 该任务选用由复旦大学自然语言处理实验室发布的藏语新闻数据集 Tibetan News Classification Corpus (TNCC)
• 数据集来源：Tibetan-Classification
• 详细信息参阅论文：End-to-End Neural Text Classification for Tibetan

#Train[1]

#Dev
#Test
#Classes
Metric

7,363
920
920
12
macro-F1

实验参数：学习率为5e-6，batch_size为16。

实验结果：

模型
开发集
测试集

TextCNN
65.1
63.4

XLM-R-large
14.3
13.3

CINO-small-v2
72.1
66.7

CINO-base-v2
70.3
68.4

CINO-large-v2
72.9
71.0

CINO-large
71.3
68.6

注：原论文中未提供train/dev/test的划分方式。因此，我们重新对数据集按8:1:1做了划分。

Wiki-Chinese-Minority

在中文训练集上训练，在其他语言上做zero-shot测试。各语言的评测指标为weighted-F1。

实验参数：学习率为7e-6，batch_size为32。

WCM-v2实验结果：

模型
蒙古语
藏语
维吾尔语
粤语
朝鲜语
哈萨克语
中文
Average

XLM-R-base
41.2
25.7
84.5
66.1
43.1
23.0
88.3
53.1

XLM-R-large
53.8
24.5
89.4
67.3
45.4
30.0
88.3
57.0

CINO-small-v2
60.3
47.9
86.5
64.6
43.2
33.2
87.9
60.5

CINO-base-v2
62.1
52.7
87.8
68.1
45.6
38.3
89.0
63.4

CINO-large-v2
73.1
58.9
90.1
66.9
45.1
42.0
88.9
66.4

示例代码

参见examples目录，目前包括

• examples/WCM：WCM上的精调与zero-shot测试
• examples/TNCC：TNCC上的精调
• examples/YNAT：YNAT上的精调

引用

如果本目录中的内容对你的研究工作有所帮助，欢迎引用下述论文。

• CINO: A Chinese Minority Pre-trained Language Model

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