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SpacTor-T5: 使用跨度破坏和替换标记检测预训练 T5 模型
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了无监督原始数据改善自然语言模型预训练的方法，提出了三种替代BERT的预训练目标，并介绍了自监督预训练任务与下游应用结构对齐的方法，展示了在多个任务上的性能提升。
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关键要点
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研究无监督原始数据改善自然语言模型预训练的方法。
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提出三种替代BERT的预训练目标：随机标记替换（RTS）、基于聚类的随机标记替换（C-RTS）和交换语言建模（SLM）。
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介绍与下游应用结构对齐的自监督预训练任务，减少对标记数据的需求。
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在事实验证、答案句选择和摘要等任务上展示显著性能提升。
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