这些Masking的token在中文中便是字,在英文中便是sub-word,这样的预测也许不能让模型获取更加直观的语言知识,所以后续又出现了一些模型,比如ERNIE, SpanBERT等,其从Masking单个字转变成了Masking一系列连续的token,例如Masking实体词,Masking短语等,即从细粒度的Masking转向粗粒度的Masking。 ERNIE-Gram指出一种观点:这种...
"max_position_embeddings": 513: 模型能够处理的最大序列长度。 "model_type": "ernie": 模型类型,这里指定为 ERNIE。 "num_attention_heads": 12:注意力机制中的头数,即将注意力分割成多少个子空间。 "num_hidden_layers": 12: 隐藏层的数量,即 Transformer 模型中编码器层的数量。 "pad_token_id": 0...
对于第二个问题,THU-ERNIE在BERT模型的基础上进行改进,除了MLM、NSP任务外,重新添加了一个和KG相关的预训练目标:Mask掉token和entity (实体) 的对齐关系,并要求模型从图谱的实体中选择合适的entity完成这个对齐。 2.2. THU-ERNIE的模型结构 图1 THU-ERNIE的模型架构 THU-ERNIE在预训练阶段就开始了与KG的融合,如图...
ernie3.0模型结构ERNIE 3.0模型结构主要由以下几个部分组成: 1.纯文本预训练部分:这是使用大规模无监督语料进行预训练的模型,通过设置多种预训练任务的方式辅助模型学习语言的各方面知识,比如词法、句法、和语义信息。这些预训练任务包括自然语言生成、自然语言理解和关系抽取等范畴。 2.知识图谱预训练部分:在预训练...
在模型结构上,ERNIE采用了多任务预训练的方式。首先,从大数据和先验知识中随机构建不同的预训练任务,然后将这些任务逐渐加入到多任务训练器中进行预训练。通过这种方式,ERNIE模型能够加强其对于不同任务的理解能力,提高模型的泛化性能。 二、ERNIE 3.0的设计思路与模型结构 ERNIE 3.0是ERNIE的升级版,其设计思路在于使模...
ERNIE-Search模型结构 模型结构,我比较想从损失函数开始讲,其实从损失函数看就能看出本文很大部分的贡献: 这个损失的内容非常多,我把他分为两个部分,一个是独立训练的部分(不带箭头的),另一个是蒸馏部分(带箭头的)。首先是独立训练的部分,这部分主要是直接针对标签进行训练的,无论是teacher模型还是student模型,其实...
1.本发明涉及情感分类技术领域,具体涉及一种基于skep-ernie-bigru网络模型结构的情感分类方法。 背景技术: 2.针对建设智慧民航任务,民航局提出从智慧出行、智慧空管、智慧机场、智慧监管四个核心抓起。其中与旅客息息相关的便是智慧出行,除去一些自动化及数字化的升级之外,通过分析旅客的出行感受,进一步提升航空公司服务...
ERINE是百度发布一个预训练模型,它通过引入三种级别的Knowledge Masking帮助模型学习语言知识,在多项任务上超越了BERT。在模型结构方面,它采用了Transformer的Encoder部分作为模型主干进行训练,如图1(图片来自网络)所示。 图1 Transformer的Encoder部分 关于ERNIE网络结构(Transformer Encoder)的工作原理,这里不再展开讨论。接...
ERINE是百度发布一个预训练模型,它通过引入三种级别的Knowledge Masking帮助模型学习语言知识,在多项任务上超越了BERT。在模型结构方面,它采用了Transformer的Encoder部分作为模型主干进行训练,如图1(图片来自网络)所示。 图1 Transformer的Encoder部分 关于ERNIE网络结构(Transformer Encoder)的工作原理,这里不再展开讨论。接...
ERINE是百度发布一个预训练模型,它通过引入三种级别的Knowledge Masking帮助模型学习语言知识,在多项任务上超越了BERT。在模型结构方面,它采用了Transformer的Encoder部分作为模型主干进行训练,如图1(图片来自网络)所示。 图1 Transformer的Encoder部分 关于ERNIE网络结构(Transformer Encoder)的工作原理,这里不再展开讨论。接...