我们提出 BERTweet，这是首个面向英文推文（English Tweets）的大规模预训练语言模型。BERTweet 的架构与 BERT-base（Devlin 等，2019）保持一致，并采用 RoBERTa 的预训练方法（Liu 等，2019）进行训练。实验结果表明，BERTweet 在三项推文自然语言处理任务——词性标注（Part-of-speech tagging）、命名实体识别（Named-entity recognition）和文本分类（text classification）上，均显著优于强基准模型 RoBERTa-base 和 XLM-R-base（Conneau 等，2020），性能超越此前的最先进模型。为促进未来在推文数据上的研究与应用，我们已将 BERTweet 在 MIT 许可证下开源，其项目地址为：https://github.com/VinAIResearch/BERTweet。