本项目基于谷歌&斯坦福大学官方的ELECTRA：https://github.com/google-research/electra
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（HFL）发布的资源：https://github.com/ymcui/HFL-Anthology
2023/3/28 开源了中文LLaMA&Alpaca大模型，可快速在PC上部署体验，查看：https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca
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
2022/3/30 我们开源了一种新预训练模型PERT。查看：https://github.com/ymcui/PERT
2021/12/17 哈工大讯飞联合实验室推出模型裁剪工具包TextPruner。查看：https://github.com/airaria/TextPruner
2021/10/24 哈工大讯飞联合实验室发布面向少数民族语言的预训练模型CINO。查看：https://github.com/ymcui/Chinese-Minority-PLM
2021/7/21 由哈工大SCIR多位学者撰写的《自然语言处理：基于预训练模型的方法》已出版，欢迎大家选购。
2020/12/13 基于大规模法律文书数据，我们训练了面向司法领域的中文ELECTRA系列模型，查看模型下载，司法任务效果。
点击这里查看历史新闻
2020/10/22 ELECTRA-180g已发布，增加了CommonCrawl的高质量数据，查看[模型下载](#模型下载)。2020/9/15 我们的论文"Revisiting Pre-Trained Models for Chinese Natural Language Processing"被Findings of EMNLP录用为长文。
2020/8/27 哈工大讯飞联合实验室在通用自然语言理解评测GLUE中荣登榜首，查看GLUE榜单，新闻。
2020/5/29 Chinese ELECTRA-large/small-ex已发布，请查看模型下载，目前只提供Google Drive下载地址，敬请谅解。
2020/4/7 PyTorch用户可通过🤗Transformers加载模型，查看快速加载。
2020/3/31 本目录发布的模型已接入飞桨PaddleHub，查看快速加载。
2020/3/25 Chinese ELECTRA-small/base已发布，请查看模型下载。
| 章节 | 描述 |
|---|---|
| 简介 | 介绍ELECTRA基本原理 |
| 模型下载 | 中文ELECTRA预训练模型下载 |
| 快速加载 | 介绍了如何使用🤗Transformers、PaddleHub快速加载模型 |
| 基线系统效果 | 中文基线系统效果：阅读理解、文本分类等 |
| 使用方法 | 模型的详细使用方法 |
| FAQ | 常见问题答疑 |
| 引用 | 本目录的技术报告 |
ELECTRA提出了一套新的预训练框架，其中包括两个部分：Generator和Discriminator。
- Generator: 一个小的MLM，在[MASK]的位置预测原来的词。Generator将用来把输入文本做部分词的替换。
- Discriminator: 判断输入句子中的每个词是否被替换，即使用Replaced Token Detection (RTD)预训练任务，取代了BERT原始的Masked Language Model (MLM)。需要注意的是这里并没有使用Next Sentence Prediction (NSP)任务。
在预训练阶段结束之后，我们只使用Discriminator作为下游任务精调的基模型。
更详细的内容请查阅ELECTRA论文：ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators
本目录中包含以下模型，目前仅提供TensorFlow版本权重。
ELECTRA-large, Chinese: 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 324M parametersELECTRA-base, Chinese: 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 102M parametersELECTRA-small-ex, Chinese: 24-layer, 256-hidden, 4-heads, 25M parametersELECTRA-small, Chinese: 12-layer, 256-hidden, 4-heads, 12M parameters
| 模型简称 | Google下载 | 百度网盘下载 | 压缩包大小 |
|---|---|---|---|
ELECTRA-180g-large, Chinese |
TensorFlow | TensorFlow（密码2v5r） | 1G |
ELECTRA-180g-base, Chinese |
TensorFlow | TensorFlow（密码3vg1） | 383M |
ELECTRA-180g-small-ex, Chinese |
TensorFlow | TensorFlow（密码93n8） | 92M |
ELECTRA-180g-small, Chinese |
TensorFlow | TensorFlow（密码k9iu） | 46M |
| 模型简称 | Google下载 | 百度网盘下载 | 压缩包大小 |
|---|---|---|---|
ELECTRA-large, Chinese |
TensorFlow | TensorFlow（密码1e14） | 1G |
ELECTRA-base, Chinese |
TensorFlow | TensorFlow（密码f32j） | 383M |
ELECTRA-small-ex, Chinese |
TensorFlow | TensorFlow（密码gfb1） | 92M |
ELECTRA-small, Chinese |
TensorFlow | TensorFlow（密码1r4r） | 46M |
| 模型简称 | Google下载 | 百度网盘下载 | 压缩包大小 |
|---|---|---|---|
legal-ELECTRA-large, Chinese |
TensorFlow | TensorFlow（密码q4gv） | 1G |
legal-ELECTRA-base, Chinese |
TensorFlow | TensorFlow（密码8gcv） | 383M |
legal-ELECTRA-small, Chinese |
TensorFlow | TensorFlow（密码kmrj） | 46M |
如需PyTorch版本，请自行通过🤗Transformers提供的转换脚本convert_electra_original_tf_checkpoint_to_pytorch.py进行转换。如需配置文件可进入到本目录下的config文件夹中查找。
python transformers/src/transformers/convert_electra_original_tf_checkpoint_to_pytorch.py \
--tf_checkpoint_path ./path-to-large-model/ \
--config_file ./path-to-large-model/discriminator.json \
--pytorch_dump_path ./path-to-output/model.bin \
--discriminator_or_generator discriminator或者通过huggingface官网直接下载PyTorch版权重：https://huggingface.co/hfl
方法：点击任意需要下载的model → 拉到最下方点击"List all files in model" → 在弹出的小框中下载bin和json文件。
**大陆境内建议使用百度网盘下载点，境外用户建议使用谷歌下载点。
以TensorFlow版ELECTRA-small, Chinese为例，下载完毕后对zip文件进行解压得到如下文件。
chinese_electra_small_L-12_H-256_A-4.zip
|- electra_small.data-00000-of-00001 # 模型权重
|- electra_small.meta # 模型meta信息
|- electra_small.index # 模型index信息
|- vocab.txt # 词表
|- discriminator.json # 配置文件：discriminator（若没有可从本repo中的config目录获取）
|- generator.json # 配置文件：generator（若没有可从本repo中的config目录获取）
我们采用了大规模中文维基以及通用文本训练了ELECTRA模型，总token数达到5.4B，与RoBERTa-wwm-ext系列模型一致。词表方面沿用了谷歌原版BERT的WordPiece词表，包含21,128个token。其他细节和超参数如下（未提及的参数保持默认）：
ELECTRA-large: 24层，隐层1024，16个注意力头，学习率1e-4，batch96，最大长度512，训练2M步ELECTRA-base: 12层，隐层768，12个注意力头，学习率2e-4，batch256，最大长度512，训练1M步ELECTRA-small-ex: 24层，隐层256，4个注意力头，学习率5e-4，batch384，最大长度512，训练2M步ELECTRA-small: 12层，隐层256，4个注意力头，学习率5e-4，batch1024，最大长度512，训练1M步
Huggingface-Transformers 2.8.0版本已正式支持ELECTRA模型，可通过如下命令调用。
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
model = AutoModel.from_pretrained(MODEL_NAME) 其中MODEL_NAME对应列表如下：
| 模型名 | 组件 | MODEL_NAME |
|---|---|---|
| ELECTRA-180g-large, Chinese | discriminator | hfl/chinese-electra-180g-large-discriminator |
| ELECTRA-180g-large, Chinese | generator | hfl/chinese-electra-180g-large-generator |
| ELECTRA-180g-base, Chinese | discriminator | hfl/chinese-electra-180g-base-discriminator |
| ELECTRA-180g-base, Chinese | generator | hfl/chinese-electra-180g-base-generator |
| ELECTRA-180g-small-ex, Chinese | discriminator | hfl/chinese-electra-180g-small-ex-discriminator |
| ELECTRA-180g-small-ex, Chinese | generator | hfl/chinese-electra-180g-small-ex-generator |
| ELECTRA-180g-small, Chinese | discriminator | hfl/chinese-electra-180g-small-discriminator |
| ELECTRA-180g-small, Chinese | generator | hfl/chinese-electra-180g-small-generator |
| ELECTRA-large, Chinese | discriminator | hfl/chinese-electra-large-discriminator |
| ELECTRA-large, Chinese | generator | hfl/chinese-electra-large-generator |
| ELECTRA-base, Chinese | discriminator | hfl/chinese-electra-base-discriminator |
| ELECTRA-base, Chinese | generator | hfl/chinese-electra-base-generator |
| ELECTRA-small-ex, Chinese | discriminator | hfl/chinese-electra-small-ex-discriminator |
| ELECTRA-small-ex, Chinese | generator | hfl/chinese-electra-small-ex-generator |
| ELECTRA-small, Chinese | discriminator | hfl/chinese-electra-small-discriminator |
| ELECTRA-small, Chinese | generator | hfl/chinese-electra-small-generator |
司法领域版本：
| 模型名 | 组件 | MODEL_NAME |
|---|---|---|
| legal-ELECTRA-large, Chinese | discriminator | hfl/chinese-legal-electra-large-discriminator |
| legal-ELECTRA-large, Chinese | generator | hfl/chinese-legal-electra-large-generator |
| legal-ELECTRA-base, Chinese | discriminator | hfl/chinese-legal-electra-base-discriminator |
| legal-ELECTRA-base, Chinese | generator | hfl/chinese-legal-electra-base-generator |
| legal-ELECTRA-small, Chinese | discriminator | hfl/chinese-legal-electra-small-discriminator |
| legal-ELECTRA-small, Chinese | generator | hfl/chinese-legal-electra-small-generator |
依托PaddleHub，我们只需一行代码即可完成模型下载安装，十余行代码即可完成文本分类、序列标注、阅读理解等任务。
import paddlehub as hub
module = hub.Module(name=MODULE_NAME)
其中MODULE_NAME对应列表如下：
| 模型名 | MODULE_NAME |
|---|---|
| ELECTRA-base, Chinese | chinese-electra-base |
| ELECTRA-small, Chinese | chinese-electra-small |
我们将ELECTRA-small/base与BERT-base、BERT-wwm、BERT-wwm-ext、RoBERTa-wwm-ext、RBT3进行了效果对比，包括以下六个任务：
- CMRC 2018 (Cui et al., 2019)：篇章片段抽取型阅读理解（简体中文）
- DRCD (Shao et al., 2018)：篇章片段抽取型阅读理解（繁体中文）
- XNLI (Conneau et al., 2018)：自然语言推断
- ChnSentiCorp：情感分析
- LCQMC (Liu et al., 2018)：句对匹配
- BQ Corpus (Chen et al., 2018)：句对匹配
对于ELECTRA-small/base模型，我们使用原论文默认的3e-4和1e-4的学习率。
需要注意的是，我们没有针对任何任务进行参数精调，所以通过调整学习率等超参数可能获得进一步性能提升。
为了保证结果的可靠性，对于同一模型，我们使用不同随机种子训练10遍，汇报模型性能的最大值和平均值（括号内为平均值）。
CMRC 2018数据集是哈工大讯飞联合实验室发布的中文机器阅读理解数据。 根据给定问题，系统需要从篇章中抽取出片段作为答案，形式与SQuAD相同。 评价指标为：EM / F1
| 模型 | 开发集 | 测试集 | 挑战集 | 参数量 |
|---|---|---|---|---|
| BERT-base | 65.5 (64.4) / 84.5 (84.0) | 70.0 (68.7) / 87.0 (86.3) | 18.6 (17.0) / 43.3 (41.3) | 102M |
| BERT-wwm | 66.3 (65.0) / 85.6 (84.7) | 70.5 (69.1) / 87.4 (86.7) | 21.0 (19.3) / 47.0 (43.9) | 102M |
| BERT-wwm-ext | 67.1 (65.6) / 85.7 (85.0) | 71.4 (70.0) / 87.7 (87.0) | 24.0 (20.0) / 47.3 (44.6) | 102M |
| RoBERTa-wwm-ext | 67.4 (66.5) / 87.2 (86.5) | 72.6 (71.4) / 89.4 (88.8) | 26.2 (24.6) / 51.0 (49.1) | 102M |
| RBT3 | 57.0 / 79.0 | 62.2 / 81.8 | 14.7 / 36.2 | 38M |
| ELECTRA-small | 63.4 (62.9) / 80.8 (80.2) | 67.8 (67.4) / 83.4 (83.0) | 16.3 (15.4) / 37.2 (35.8) | 12M |
| ELECTRA-180g-small | 63.8 / 82.7 | 68.5 / 85.2 | 15.1 / 35.8 | 12M |
| ELECTRA-small-ex | 66.4 / 82.2 | 71.3 / 85.3 | 18.1 / 38.3 | 25M |
| ELECTRA-180g-small-ex | 68.1 / 85.1 | 71.8 / 87.2 | 20.6 / 41.7 | 25M |
| ELECTRA-base | 68.4 (68.0) / 84.8 (84.6) | 73.1 (72.7) / 87.1 (86.9) | 22.6 (21.7) / 45.0 (43.8) | 102M |
| ELECTRA-180g-base | 69.3 / 87.0 | 73.1 / 88.6 | 24.0 / 48.6 | 102M |
| ELECTRA-large | 69.1 / 85.2 | 73.9 / 87.1 | 23.0 / 44.2 | 324M |
| ELECTRA-180g-large | 68.5 / 86.2 | 73.5 / 88.5 | 21.8 / 42.9 | 324M |
DRCD数据集由****台达研究院发布，其形式与SQuAD相同，是基于繁体中文的抽取式阅读理解数据集。 评价指标为：EM / F1
| 模型 | 开发集 | 测试集 | 参数量 |
|---|---|---|---|
| BERT-base | 83.1 (82.7) / 89.9 (89.6) | 82.2 (81.6) / 89.2 (88.8) | 102M |
| BERT-wwm | 84.3 (83.4) / 90.5 (90.2) | 82.8 (81.8) / 89.7 (89.0) | 102M |
| BERT-wwm-ext | 85.0 (84.5) / 91.2 (90.9) | 83.6 (83.0) / 90.4 (89.9) | 102M |
| RoBERTa-wwm-ext | 86.6 (85.9) / 92.5 (92.2) | 85.6 (85.2) / 92.0 (91.7) | 102M |
| RBT3 | 76.3 / 84.9 | 75.0 / 83.9 | 38M |
| ELECTRA-small | 79.8 (79.4) / 86.7 (86.4) | 79.0 (78.5) / 85.8 (85.6) | 12M |
| ELECTRA-180g-small | 83.5 / 89.2 | 82.9 / 88.7 | 12M |
| ELECTRA-small-ex | 84.0 / 89.5 | 83.3 / 89.1 | 25M |
| ELECTRA-180g-small-ex | 87.3 / 92.3 | 86.5 / 91.3 | 25M |
| ELECTRA-base | 87.5 (87.0) / 92.5 (92.3) | 86.9 (86.6) / 91.8 (91.7) | 102M |
| ELECTRA-180g-base | 89.6 / 94.2 | 88.9 / 93.7 | 102M |
| ELECTRA-large | 88.8 / 93.3 | 88.8 / 93.6 | 324M |
| ELECTRA-180g-large | 90.1 / 94.8 | 90.5 / 94.7 | 324M |
在自然语言推断任务中，我们采用了XNLI数据，需要将文本分成三个类别：entailment，neutral，contradictory。
评价指标为：Accuracy
| 模型 | 开发集 | 测试集 | 参数量 |
|---|---|---|---|
| BERT-base | 77.8 (77.4) | 77.8 (77.5) | 102M |
| BERT-wwm | 79.0 (78.4) | 78.2 (78.0) | 102M |
| BERT-wwm-ext | 79.4 (78.6) | 78.7 (78.3) | 102M |
| RoBERTa-wwm-ext | 80.0 (79.2) | 78.8 (78.3) | 102M |
| RBT3 | 72.2 | 72.3 | 38M |
| ELECTRA-small | 73.3 (72.5) | 73.1 (72.6) | 12M |
| ELECTRA-180g-small | 74.6 | 74.6 | 12M |
| ELECTRA-small-ex | 75.4 | 75.8 | 25M |
| ELECTRA-180g-small-ex | 76.5 | 76.6 | 25M |
| ELECTRA-base | 77.9 (77.0) | 78.4 (77.8) | 102M |
| ELECTRA-180g-base | 79.6 | 79.5 | 102M |
| ELECTRA-large | 81.5 | 81.0 | 324M |
| ELECTRA-180g-large | 81.2 | 80.4 | 324M |
在情感分析任务中，二分类的情感分类数据集ChnSentiCorp。 评价指标为：Accuracy
| 模型 | 开发集 | 测试集 | 参数量 |
|---|---|---|---|
| BERT-base | 94.7 (94.3) | 95.0 (94.7) | 102M |
| BERT-wwm | 95.1 (94.5) | 95.4 (95.0) | 102M |
| BERT-wwm-ext | 95.4 (94.6) | 95.3 (94.7) | 102M |
| RoBERTa-wwm-ext | 95.0 (94.6) | 95.6 (94.8) | 102M |
| RBT3 | 92.8 | 92.8 | 38M |
| ELECTRA-small | 92.8 (92.5) | 94.3 (93.5) | 12M |
| ELECTRA-180g-small | 94.1 | 93.6 | 12M |
| ELECTRA-small-ex | 92.6 | 93.6 | 25M |
| ELECTRA-180g-small-ex | 92.8 | 93.4 | 25M |
| ELECTRA-base | 93.8 (93.0) | 94.5 (93.5) | 102M |
| ELECTRA-180g-base | 94.3 | 94.8 | 102M |
| ELECTRA-large | 95.2 | 95.3 | 324M |
| ELECTRA-180g-large | 94.8 | 95.2 | 324M |
以下两个数据集均需要将一个句对进行分类，判断两个句子的语义是否相同（二分类任务）。
LCQMC由哈工大深圳研究生院智能计算研究中心发布。 评价指标为：Accuracy
| 模型 | 开发集 | 测试集 | 参数量 |
|---|---|---|---|
| BERT | 89.4 (88.4) | 86.9 (86.4) | 102M |
| BERT-wwm | 89.4 (89.2) | 87.0 (86.8) | 102M |
| BERT-wwm-ext | 89.6 (89.2) | 87.1 (86.6) | 102M |
| RoBERTa-wwm-ext | 89.0 (88.7) | 86.4 (86.1) | 102M |
| RBT3 | 85.3 | 85.1 | 38M |
| ELECTRA-small | 86.7 (86.3) | 85.9 (85.6) | 12M |
| ELECTRA-180g-small | 86.6 | 85.8 | 12M |
| ELECTRA-small-ex | 87.5 | 86.0 | 25M |
| ELECTRA-180g-small-ex | 87.6 | 86.3 | 25M |
| ELECTRA-base | 90.2 (89.8) | 87.6 (87.3) | 102M |
| ELECTRA-180g-base | 90.2 | 87.1 | 102M |
| ELECTRA-large | 90.7 | 87.3 | 324M |
| ELECTRA-180g-large | 90.3 | 87.3 | 324M |
BQ Corpus由哈工大深圳研究生院智能计算研究中心发布，是面向银行领域的数据集。 评价指标为：Accuracy
| 模型 | 开发集 | 测试集 | 参数量 |
|---|---|---|---|
| BERT | 86.0 (85.5) | 84.8 (84.6) | 102M |
| BERT-wwm | 86.1 (85.6) | 85.2 (84.9) | 102M |
| BERT-wwm-ext | 86.4 (85.5) | 85.3 (84.8) | 102M |
| RoBERTa-wwm-ext | 86.0 (85.4) | 85.0 (84.6) | 102M |
| RBT3 | 84.1 | 83.3 | 38M |
| ELECTRA-small | 83.5 (83.0) | 82.0 (81.7) | 12M |
| ELECTRA-180g-small | 83.3 | 82.1 | 12M |
| ELECTRA-small-ex | 84.0 | 82.6 | 25M |
| ELECTRA-180g-small-ex | 84.6 | 83.4 | 25M |
| ELECTRA-base | 84.8 (84.7) | 84.5 (84.0) | 102M |
| ELECTRA-180g-base | 85.8 | 84.5 | 102M |
| ELECTRA-large | 86.7 | 85.1 | 324M |
| ELECTRA-180g-large | 86.4 | 85.4 | 324M |
我们使用CAIL 2018司法评测的罪名预测数据对司法ELECTRA进行了测试。small/base/large学习率分别为：5e-4/3e-4/1e-4。 评价指标为：Accuracy
| 模型 | 开发集 | 测试集 | 参数量 |
|---|---|---|---|
| ELECTRA-small | 78.84 | 76.35 | 12M |
| legal-ELECTRA-small | 79.60 | 77.03 | 12M |
| ELECTRA-base | 80.94 | 78.41 | 102M |
| legal-ELECTRA-base | 81.71 | 79.17 | 102M |
| ELECTRA-large | 81.53 | 78.97 | 324M |
| legal-ELECTRA-large | 82.60 | 79.89 | 324M |
用户可以基于已发布的上述中文ELECTRA预训练模型进行下游任务精调。 在这里我们只介绍最基本的用法，更详细的用法请参考ELECTRA官方介绍。
本例中，我们使用ELECTRA-small模型在CMRC 2018任务上进行精调，相关步骤如下。假设，
data-dir：工作根目录，可按实际情况设置。model-name：模型名称，本例中为electra-small。task-name：任务名称，本例中为cmrc2018。本目录中的代码已适配了以上六个中文任务，task-name分别为cmrc2018，drcd，xnli，chnsenticorp，lcqmc，bqcorpus。
在模型下载章节中，下载ELECTRA-small模型，并解压至${data-dir}/models/${model-name}。
该目录下应包含electra_model.*，vocab.txt，checkpoint，共计5个文件。
下载CMRC 2018训练集和开发集，并重命名为train.json和dev.json。
将两个文件放到${data-dir}/finetuning_data/${task-name}。
python run_finetuning.py \
--data-dir ${data-dir} \
--model-name ${model-name} \
--hparams params_cmrc2018.json其中data-dir和model-name在上面已经介绍。hparams是一个JSON词典，在本例中的params_cmrc2018.json包含了精调相关超参数，例如：
{
"task_names": ["cmrc2018"],
"max_seq_length": 512,
"vocab_size": 21128,
"model_size": "small",
"do_train": true,
"do_eval": true,
"write_test_outputs": true,
"num_train_epochs": 2,
"learning_rate": 3e-4,
"train_batch_size": 32,
"eval_batch_size": 32,
}在上述JSON文件中，我们只列举了最重要的一些参数，完整参数列表请查阅configure_finetuning.py。
运行完毕后，
- 对于阅读理解任务，生成的预测JSON数据
cmrc2018_dev_preds.json保存在${data-dir}/results/${task-name}_qa/。可以调用外部评测脚本来得到最终评测结果，例如：python cmrc2018_drcd_evaluate.py dev.json cmrc2018_dev_preds.json - 对于分类任务，相关accuracy信息会直接打印在屏幕，例如：
xnli: accuracy: 72.5 - loss: 0.67
Q: 在下游任务精调的时候ELECTRA模型的学习率怎么设置？
A: 我们建议使用原论文使用的学习率作为初始基线（small是3e-4，base是1e-4）然后适当增减学习率进行调试。
需要注意的是，相比BERT、RoBERTa一类的模型来说ELECTRA的学习率要相对大一些。
Q: 有没有PyTorch版权重？
A: 有，模型下载。
Q: 预训练用的数据能共享一下吗？
A: 很遗憾，不可以。
Q: 未来计划？
A: 敬请关注。
如果本目录中的内容对你的研究工作有所帮助，欢迎在论文中引用下述论文。
@journal{cui-etal-2021-pretrain,
title={Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT},
author={Cui, Yiming and Che, Wanxiang and Liu, Ting and Qin, Bing and Yang, Ziqing},
journal={IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing},
year={2021},
url={https://ieeexplore.ieee.org/document/9599397},
doi={10.1109/TASLP.2021.3124365},
}
@inproceedings{cui-etal-2020-revisiting,
title = "Revisiting Pre-Trained Models for {C}hinese Natural Language Processing",
author = "Cui, Yiming and
Che, Wanxiang and
Liu, Ting and
Qin, Bing and
Wang, Shijin and
Hu, Guoping",
booktitle = "Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: Findings",
month = nov,
year = "2020",
address = "Online",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://www.aclweb.org/anthology/2020.findings-emnlp.58",
pages = "657--668",
}
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