Jason Freeny 这次解剖了「Ernie & Bert」;早期接触这两个角色的时候总容易出错,因为造型极为相似,后发现 Ernie 经常会带着一只橡皮鸭出现。 它们就像“芝麻街二重唱”一般存在,Mark Saltzman 曾直言它们是“彩虹”关系,但芝麻街官方推特否认了这一点,认为它们只是玩偶,所以并不存在“取向”之说。 材质:PVC 尺寸:E...
在PaddleNLP的LAC数据集上,ERNIE也取得了更好的成绩,测试集F1为92.0%,比BERT的结果90.3%提升了1.7%。分析二者在MSRA-NER测试数据中二者的预测结果。可以观察到: 1.)ERNIE对实体理解更加准确:汉白玉;不是实体类型分类错误; 2.)ERNIE对实体边界的建模更加清晰:美国法律所;词边界不完整,而北大;、清华;分别是两个机...
这使得后来的诸如 BERT 和 ERNIE 模型也开始以相关任务命名,变得不可避免。我非常热切地在等待一个 BIGBIRD 模型,那么我们不妨将其压缩版本称为 SMALLBIRD? 一、从 BERT 文献中得出的一些启发 浏览这些文献时,我发现了其中出现的一些常见概念: 开源机器学习模型的价值。作者免费提供了 BERT 模型和相关代码,并提供了...
ERNIE的最佳学习率和BERT/BERT-wwm相差较大,所以使用ERNIE时请务必调整学习率(基于以上实验结果,ERNIE需要的初始学习率较高)。 由于BERT/BERT-wwm使用了维基百科数据进行训练,故它们对正式文本建模较好;而ERNIE使用了额外的百度百科、贴吧、知道等网络数据,它对非正式文本(例如微博等)建模有优势。 在长文本建模任务上...
基于相对局促的训练信息,预训练语言模型已经取得了如此喜人的成绩 -- 在具体任务的研究中,研究者们几乎已经到了谈芝麻街色变的状态 (ELMo, BERT 和 ERNIE 都是芝麻街的人物)。我们有理由相信随着对预训练任务的进一步拓展,以及对模型符号推理能力的进一步探索,语言智能这颗 AI 皇冠上的明珠会离我们越来越近。
最后用类似于ERNIE的策略将子图中的信息加入到Transformer中;最终该模型在下游的几个医疗相关数据集上取得了增益。 8、JAKET: Joint Pre-training of Knowledge Graph and Language Understanding 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2010.00796.pdf 这篇论文来自于CMU和微软,其主要关注于如何同时对知识图谱和语言模型一起...
2017 年至今,这几家公司也引领了对话式 AI 研究的几个重要成果:2017 年年底,谷歌的 Tansfomer 问世,开启了新的范式,随后是 2018 年底的谷歌 BERT;2019 年的对话式 AI 的研究更是百花齐放,微软 Mt-dnn、阿里巴巴的E nriched BERT base,Uber 的 Plato,百度的 ERNIE,以及近期 Facebook 推出的 RoBERTa,都是值...
2019年3月,百度正式发布NLP模型ERNIE,其在中文任务中全面超越BERT一度引发业界广泛关注和探讨。 今天,经过短短几个月时间,百度ERNIE再升级。发布持续学习的语义理解框架ERNIE 2.0,及基于此框架的ERNIE 2.0预训练模型。继1.0后,ERNIE英文任务方面取得全新突破,在共计16个中英文任务上超越了BERT和XLNet, 取得了SOTA效果...
Learned by ERNIE:[mask] [mask] [mask] 是黑龙江的省会,国际 [mask] [mask] 文化名城。 在BERT 模型中,通过『哈』与『滨』的局部共现,即可判断出『尔』字,模型没有学习与『哈尔滨』相关的知识。而 ERNIE 通过学习词与实体的表达,使模型能够建模出『哈尔滨』与『黑龙江』的关系,学到『哈尔滨』是『黑龙江』...
我们在做 NLU 意图分类任务中实践了以上主流模型,包括 Xgboost、TextCNN、LSTM、BERT 及ERNIE 等,下边是在前期模型调研阶段,在选型测试数据上的对比实验,BERT 模型表现出极大的优势。 同时在我们部署上线的过程中,对 BERT 时耗做了测试,在压测实验数据上的测试结果供参考。针对我们的问答query: ...