ernie是百度对bert的改进 主要有两方面: 主要针对Bert的预训练改进,Masked LM和NSP 一、ERNIE1.01.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…
ERNIE 2.0使用single-task和single-model在GLUE英文任务上和BERT、XLNet同台较量，可以看到很多任务都优胜于BERT，且中文NLP任务上，ERNIE 2.0相比1.0版本取得长足进步。ERNIE的优势总结如下：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。引入可持续学习，该框架能够以持续地在多任务上增量学习。构建...
随后在2019年上半年,百度的开源深度学习平台PaddlePaddle发布了知识增强的预训练模型ERNIE,ERNIE通过海量数据建模词、实体及实体关系。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,...
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,...
主要是对 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding提出的BERT 清华和华为提出的ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities 百度提出的ERNIE:…
另一种方式是将知识信息融入到训练任务中,ERNIE提出一种知识掩盖策略取代bert的mask,包含实体层面和短语级别的掩盖,实验验证了这种策略的有效性, 多阶段的mask Basic-Level Masking 和bert一样,随机选取token做mask。 Phrase-Level Masking 会将语法中的短语做mask,例如:a series of|such as 等。
自18年底谷歌BERT问世以后,NLP便逐渐步入bert时代,bert家族儿孙满堂,如RoBERTa、ALBert、ERNIE等等,这些bert们正在给并持续给nlp领域输入无限生机,让人工智能皇冠上的明珠更加光彩夺目,在其光芒的照耀下,人类的人工智能之路必定越来越清晰、明朗。 通过阅读大量博客资料,知乎专栏和论文,文本以通俗易懂而不失专业的方式总...
从上表可以观察到:(1)BERT 和 ERNIE 能实现比之前的实体分型模型更高的召回率(R),这意味着为了实现更好的实体分型,预训练语言模型能够同时充分地利用无监督预训练和人工标注的训练数据。(2)ERNIE 在精度(P)和召回率方面都比 BERT 高 2% 左右,这意味着有信息的实体有助于 ERNIE 更精确地预测标签。
BERT、RoBerta、ERNIE模型对比和改进点总结 1、BERT总结 首先BERT是transformers的encoder部分,BERT有两大训练任务分别是: mask lm:给定一句话,随机抹去这句话中的一个或几个词,要求根据剩余词汇预测被抹去的几个词分别是什么。 next se
相较于 BERT 学习局部语言共现的语义表示,ERNIE 直接对语义知识进行建模,增强了模型语义表示能力。 例如以下例子: Learned by BERT :哈 [mask] 滨是 [mask] 龙江的省会,[mask] 际冰 [mask] 文化名城。Learned by ERNIE:[mask] [mask] [mask] 是黑龙江的省会,国际 [mask] [mask] 文化名城。 在BERT ...