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...
为了向预训练模型中引入知识,ERNIE 3.0 尝试在预训练阶段引入了universal knowledge-text prediction(UKTP)任务,如图3所示。 给定一个三元组和一个句子,ERNIE 3.0会mask掉三元组中的实体关系relation,或者句子中的单词word,然后让模型去预测这些内容。当预测实体关系的时候,模型不仅需要考虑三元组中head和tail实体信息,...
事实上,经发现,ERNIE 1.0 加了DLM任务以及其他的模型。如Albert 加了sentence order prediction(SOP)任务之后或者SpanBERT: Improving Pre-training by Representing and Predicting Spans[6]在加上了SBO目标之后 ,模型效果得到了进一步的优化,同时MT-DNN[7]也证明了,在预训练的阶段中加入多个GLUE下游任务(有...
选择多层Transformer作为基础模型,使用WordPiece进行分词,并获得token、segment和position embedding。 2.2 Knowledge Integration 并非将实体knowledge embedding融合到context word embedding(ERNIE-TsingHua版本),而是借助先验知识改进masking策略。 提出三种不同的Masking策略,如下图所示: Basic-le...
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...
一般而言,自回归模型在文本生成任务上表现更好,自编码模型在语言理解任务上表现更好。ERNIE 3.0借鉴此想法,在如下方面进行了改进: ERNIE 3.0同时结合了将自回归和自编码网络,从而模型在文本生成和语言理解任务表现均很好。 ERNiE 3.0在预训练阶段中引入了知识图谱数据。
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 ...
深度学习进阶篇-国内预训练模型[6]:ERNIE-Doc、THU-ERNIE、K-Encoder融合文本信息和KG知识;原理和模型结构详解。 1.ERNIE-Doc: A Retrospective Long-Document Modeling Transformer 1.1. ERNIE-Doc简介 经典的Transformer在处理数据时,会将文本数据按照固定长度进行截断,这个看起来比较”武断”的操作会造成上下文碎片化...