相比于清华和华为提出的ERNIE,百度的ERNIE相比于BERT的改进非常小,是在BERT模型的基础上进行改进的。 百度的ERNIE相比于BERT也是为了融入知识图谱从而能够让模型学习到海量文本中蕴含的潜在知识。相比于BERT其改进的地方在于对Masked的改进,百度的ERNIE通过MLM掩盖的不只是字,还有词以及实体。例如: Learned by BERT :哈 ...
中文选用了9个任务,包括阅读理解(CMRC、DRCD、DuReader)、命名实体识别(MSRA-NER)、自然语言推断(XNLI)、情感分析(ChnSentiCorp)、语义相似(LCQMC、BQ)、QA(NLPCC-DBQA)。基本都超过了bert和ERNIE1.0 ERNIE3.0 ERNIE3.0的论文:ERNIE 3.0: Large-scale Knowledge Enhanced Pre-training for Language Understanding and ...
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 sentence prediction:给定一篇文章中的两句话,判断第二句话在文本中是否紧跟在第一句话之后 BERT是一个multi-mask任务,包括mask language mo...
最终ERNIE与BERT在该任务数据的预测准确率为87.4%、87.0%. 最后,比较应用最广泛的情感分类任务。经过预训练的ERNIE能够捕捉更加细微的语义区别,这些句子通常含有较委婉的表达方式。下面展示了PaddleNLP情感分类测试集上ERNIE与BERT的打分表现:在句式“不是很…”中含有转折关系,ERNIE能够很好理解这种关系,将结果预测为“...
从下图的比较中我们可以看到,ERNIE对实体词的建模更加清晰,对实体名词的预测比BERT更准确。例如BERT答案“周家人”融合了相似词语“周润发”和“家人”结果不够清晰;“市关村”不是一个已知实体;“菜菜”的词边界是不完整的。ERNIE的答案则能够准确命中空缺实体。 2.2 NER (命名实体识别)在同样为token粒度的NER任务...
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,因此模型不得不从更长距离的依赖(冰雪文化名城;)中学习相关性。
芝麻街上住着一对非常要好的朋友,在美国他们早已是家喻户晓的大明星,或许你也听说过他们的名字。没错,他们就是Ernie和Bert(厄尼和伯特)。 Bert脸长长的,粗粗的眉毛连成一条线,有着黄色的皮肤。他对人特认真,任何事都可以令他沉迷,他最喜欢收集瓶盖和回形针,还喜欢管弦乐和他的宠物鸽子。他总是能原谅厄尼,永...
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。
(译:我总是觉得当我写Bert & Ernie时,他们是一对的。我没有其他方法去描写他们……他们是一对相爱的恋人。) 不过刚出柜,Bert和Ernie又被推入柜。芝麻街事後赶紧发表声明,强调芝麻街人物是为教育学前儿童「和不一样的人成为朋友」的节目,两个角色只有单纯的友谊;虽然他们很人性化,但仍然只是布偶,没有性取向。
Hello everyone,this is Sesame Street English story time, this is Mia. Today our story is 《Bert and Ernie at the Pond》.Ernie puts a leaf in the water.厄尼把一片叶子放进水里。...