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...
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就是在这个背景下诞生的,ERNIE(Enhanced Representation from kNowledge IntEgration)模型由百度在2019年提出,同时百度发布了基于飞浆 PaddlePaddle 的开源代码与模型,在语言推断、语义相似度、命名实体识别、情感分析、问答匹配等自然语言处理(NLP)各类中文任务上的验证显示,模型效果全面超越 BERT。目前ERNIE已经有1.0和...
在实体识别任务中,BERT和ERNIE都表现出色。然而,BERT在识别实体时具有更高的精度,而ERNIE在处理实体关系时更具优势。这可能是因为BERT在训练时使用了丰富的上下文信息,这使得它能够更好地理解文本中的实体。相比之下,ERNIE在处理实体关系时使用了更多的结构化知识,这使得它能够更准确地识别实体之间的关系。 情感分析...
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...
（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...
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%; ...
相较于BERT学习原始语言信号,ERNIE直接对先验语义知识单元进行建模,增强了模型语义表示能力。 简单来说,百度ERNIE采用的Masked Language Model是一种带有先验知识Mask机制。可以在下图中看到,如果采用BERT随机mask,则根据后缀“龙江”即可轻易预测出“黑”字。引入了词、实体mask之后,“黑龙江”作为一个整体被mask掉了,...