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论文解读Mask the Correct Tokens: An Embarrassingly Simple Approachfor Error Correction

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将bert的预训练加入纠错训练，问题是[MASK]替换再预测，会带来的负面影响，而且这样做真的比两阶段训练好嘛？

如果两阶段训练，第二阶段也做一些混淆集的替换又会怎样呢? 这样的copy占比也很少啊？论文实验表明增加20%的copy to mask 结果最好（这个比例应该和测试集有关吧）

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