一、ERNIE1.0 1.MLM分词改进 分词体系,旧bert可能会把一个实体切开,导致预测的时候更多依赖词而不是语义:在BERT的训练中,是以字符为单位进行训练的,而ERNIE则将MASK分为了3个级别:字符级、实体级、短语级,个人理解比较像分词。 bert ernie 一张形象的图 2.NSP任务 ERINE还改成了NSP任务的升级版,在预测Mask ...
ERNIE(Enhanced Representation through kNowledge IntEgration)是百度提出的一种预训练模型,它在BERT的基础上引入了实体和实体关系的知识增强表示。ERNIE模型在中文短文本分类中的应用与BERT类似,主要区别在于模型的预训练阶段: 数据预处理:与BERT相同,对中文短文本进行分词、去除停用词等处理。 加载预训练模型:使用ERNIE的...
ERNIE与BERT的不同 ERNIE是百度发布的一个预训练模型。它的创新点在于: Mask的方式有所升级 在BERT的训练中,是以字符为单位进行训练的,而ERNIE则将MASK分为了3个级别:字符级、实体级、短语级,个人理解比较像分词。 这样就不仅仅可以学到字符信息,更可以通过前后文语义去学习到知识。 Dialog embedding 因为它是百...
短:ERNIE Tiny是首个开源的中文subword粒度的预训练模型。这里的短是指通过subword粒度替换字(char)粒度,能够明显地缩短输入文本的长度,而输入文本长度是和预测速度有线性相关。统计表明,在XNLI dev集上采用subword字典切分出来的序列长度比字表平均缩短40%; 萃:为了进一步提升模型的效果,ERNIE Tiny扮演学生角色,利用模...
然而,BERT在处理情感极性时具有优势,而ERNIE在处理情感属性时表现得更好。这可能是因为BERT在训练时使用了丰富的情感词汇和上下文信息,这使得它能够更好地理解文本中的情感极性。相比之下,ERNIE在处理情感属性时使用了更多的结构化知识,这使得它能够更准确地识别文本中的情感属性。 问答系统在问答系统任务中,BERT和...
而ERNIE，由百度在BERT的基础上改进，其主要创新在于对"Masked LM"任务的微调方式，以及引入了多源数据知识。ERNIE将MASK分为三个级别：字符级、实体级和短语级，这使得模型能从更深层次学习文本信息。ERNIE还利用百度百科、新闻和其他数据集进行训练，这增强了模型在处理不同领域任务时的泛化能力。ERNIE还...
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”分别是两个机构。 Case对比:摘自MSRA-NER数据测试集中的三段句子。B_LOC/I_LOC为地点实体的标签,B_ORG/L_ORG为机构实体的标签,O为无实体类别标签。下表分别展...
RepresentationthroughKnowledgeIntegration” 这里是指由百度提出的ERNIE。ERNIE是基于BERT做的优化,主要针对中文任务。ERNIE利用的仍然是...维基 与ERNIE相比: 不仅仅是连续mask实体词和短语,而是连续mask所有能组成中文词语的字。如果一个完整的词的部分字被mask,则同属该词的其他部分也会被mask,即对组成同一个词的汉...
谷歌BERT,对于混迹于科技圈的程序猿肯定不陌生,如果你的研究领域刚好是NLP,可能会对BERT有更深入的了解,它是去年由谷歌发布的预训练模型,曾在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现优异。 今年3月,百度推出知识增强的语义表示模型ERNIE,来自英文“Enhanced Representation from kNowledge IntEgration”的缩写,在自然语言推...
（1）ERNIE 1.0 无论是稍早提出的 CoVe、ELMo、GPT, 还是能力更强的 BERT 模型，其建模对象主要聚焦在原始语言信号上，较少利用语义知识单元建模。百度提出基于知识增强ERNIE模型通过建模海量数据中的实体概念等先验语义知识，学习真实世界的语义关系。例如，对于哈 [mask] 滨，黑 [mask]江这些词，BERT 模型通过...