对比直接将知识类的query 映射成向量然后直接加起来,ERNIE 通过统一mask的方式可以潜在的学习到知识的依赖以及更长的语义依赖来让模型更具泛化性。 Figure 5: ERNIE 1.0 不同的mask 策略说明 2.3: ERNIE 2.0 介绍 传统的pre-training 模型主要基于文本中words 和 sentences 之间的共现进行学习, 事实上,训练文本数据...
Okay,当我们了解了ERNIE模型的大体框架及原理之后,接下来就可以深入理解一下具体的实现啦。ERNIE是基于百度自己的深度学习框架飞桨(PaddlePaddle)搭建的,(百度推这个飞桨的力度还是蛮大的,还开放了免费算力),大家平时炼丹用的更多的可能是TensorFlow和Pytorch,这里关于运行ERNIE的飞桨环境安装可以参考快速安装指南: https:/...
ERNIE是百度基于深度学习框架PaddlePaddle实现的预训练语言模型。该模型旨在通过对不同类型知识(如语法知识、语义知识和实体知识等)进行建模,从而提高自然语言理解任务的性能。ERNIE与BERT模型相似,均基于Transformer结构,但ERNIE在预训练阶段引入了新的任务和知识,以更好地捕获多粒度知识和结构化知识。 二、关键技术 1. ...
实现了知识增强:ERNIE 利用大量的知识图谱数据,在预训练阶段将结构化知识融入到模型中,从而提高了模型的知识表示能力。 基于Transformer 结构:ERNIE 模型基于 Transformer 结构,充分利用了自注意力机制来捕获长距离的依赖关系。 解决了什么问题 更丰富的知识建模:ERNIE 解决了单一预训练任务无法充分利用多种类型知识的问题...
在ERNIE出现之前,自然语言处理领域已经经历了一系列的发展,包括传统的基于规则的方法和基于统计的方法。 2013年,word2vec的出现标志着词嵌入技术的兴起,为后来的预训练模型奠定了基础。 ERNIE的诞生(2018年): 2018年,百度推出了ERNIE,成为首个在预训练阶段整合知识图谱的中文NLP模型。
从 ERNIE 模型诞生起，百度研究者们就在预训练模型中引入知识，通过知识增强的方法提升语义模型的能力。本次发布的 ERNIE-Gram 模型正是通过显式引入语言粒度知识，从而提升模型的效果。具体来说，ERNIE-Gram 提出显式 n-gram 掩码语言模型，学习 n-gram 粒度语言信息，相对连续的 n-gram 掩码语言模型大幅缩小了...
以 BERT、ERNIE 为代表的语言理解预训练模型只进行了编码器的表征学习。而基于序列到序列 (Seq2Seq) 的语言生成技术不仅依赖编码器获取源文本的语义表示，还需要解码器对目标文本进行序列预测。早期的一些工作，如 MASS 和 UniLM 等模型，将 mask language model 与 Seq2Seq 框架结合，通过预训练阶段联合学习编码器...
新发布的 ERNIE 2.0 模型的结构 ERNIE 2.0 与 BERT 或 XLNet 等经典预训练方法的不同之处在于,它并不是在少量的预训练任务上完成的,而是通过不断引入大量预训练任务,从而帮助模型高效地学习词汇、句法和语义表征。作为一种全新的语言理解持续预训练框架,ERNIE 2.0 不仅实现了 SOTA 效果,而且为开发人员构建自己的...
在ERNIE模型中,单词表示是模型理解文本信息的基础,通过对单词进行向量化表示,模型可以理解单词的含义并应用于文本分类、文本生成、问答等任务。 在ERNIE模型中,单词表示通常采用词嵌入(word embedding)技术实现。词嵌入是一种将单词转换为向量表示的方法,其中每个单词都被映射到一个高维空间中的向量。这个向量可以捕获单词...