ERNIE属于一种三阶段的模型,第一阶段是通过TransE抽取知识信息(KG中记录了很多三元组关系,(主体,关系,客体),开始对这三类的向量表示是随机生成的,通过训练使得主体向量+客体向量近似于关系向量),第二阶段是pre-train融入知识信息的语言模型,第三阶段是结合具体任务进行fine-tuning。 相比于BERT在pre-train阶段ERNIE新增...
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。 Dialogembedding 因为它是百度...
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还引入了DLM（Dialogue Language Model）建模，以提升在对话任务上的表现。总结来说，尽管BERT与ERNIE的框架相似，但它们在训练细节和数据集选择上有所不同，使得ERNIE在中文NLP任务上表现出更优异的表现。
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The Best of Ernie and Bert: Directed by Jon Stone, David Heeley, Jim Henson, Lisa Simon. With Caroll Spinney, David Rudman, Alison Bartlett, Frank Oz. Gina and Big Bird are babysitting Ernie's young cousin, Ernestine, and are keeping her entertained with
而谷歌BERT和百度ERNIE都取得过该领域的SOTA（State-Of-The-Art），因此本文着重讨论BERT和ERNIE的发展历程以及在NLP领域所做的贡献，旨在对NLP框架的思路进行梳理进而构建知识体系。关于NLP的前置理论基础章节可参考下文：NLP发展史：从One-Hot到Transformers 3.谷歌BERT （1）BERT概况 BERT全称是Bidirectional Encoder ...
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。下表分别展现了 ERNIE、...
Bert and Ernie: A Facebook Petition for Gay Marriage on Sesame Street?A petition is circulating on Facebook for a gay marriage ceremony for Bert and Ernie, two Sesame Street Muppets. Is this a good idea?Scott, David
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。