问题一：什么是掩码语言建模（MLM）？
什么是掩码语言建模（MLM）？
参考回答：
掩码语言建模（MLM）是一种广泛用于预训练语言模型的方法。
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问题二：标准随机掩码策略在MLM中存在什么问题？
标准随机掩码策略在MLM中存在什么问题？
参考回答：
标准随机掩码策略在MLM中导致了预训练语言模型（PLM）偏向高频标记，罕见标记的表示学习效果不佳，这限制了PLM在下游任务上的性能。
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问题三：为了解决频率偏差问题，文章中提出了哪两种加权采样策略？
为了解决频率偏差问题，文章中提出了哪两种加权采样策略？
参考回答：
为了解决频率偏差问题，文章中提出了基于标记频率和训练损失的两种加权采样策略，用于掩盖标记。
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问题四：WSBERT是什么，并且它是如何得到的？
WSBERT是什么，并且它是如何得到的？
参考回答：
WSBERT是通过将基于标记频率和训练损失的两种加权采样策略应用于BERT得到的加权采样BERT。
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问题五：WSBERT在哪些基准上进行了测试，并展示了怎样的性能提升？
WSBERT在哪些基准上进行了测试，并展示了怎样的性能提升？
参考回答：
WSBERT在语义文本相似性基准（STS）和GLUE基准上进行了测试，并展示了显著的性能提升，表明加权采样提高了骨干PLM的迁移学习能力。
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