一项新的自然语言处理技术，可以通过大规模的数据进行预训练来提高语言理解和生成的能力。这项技术称为”掩蔽语言模型”，它使用传统的神经语言模型作为基础，但增加了一个层次和掩蔽机制来处理输入。这种方法可以让模型更好地理解语言，使它能够产生更自然、更流畅的语句。
掩蔽语言模型训练过程中要处理的文本数据可以来自任何来源，包括互联网上的大量文本、语音转换、机器翻译等。模型在这些数据上进行预训练后，可以进一步微调到特定的任务上，例如情感分析、问答和摘要生成等。
这项技术的一个显著优点是可以利用大量标记的语言模型，而不需要手动标记定制语料库。这也使得该技术可以更容易地迁移到其他语言。
研究人员已经在多项自然语言处理任务上测试了这种技术，并发现它比传统的方法产生了更好的结果。这表明掩蔽语言模型是一种非常有效的工具，可以提高自然语言处理在多种应用场景下的性能。
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