如果预训练的语料中只有“我要买苹果手机”,“我要买华为手机”,哪一天出现了一个新的手机牌子比如栗子手机,而这个手机牌子在预训练的语料当中并不存在,没有基于词法结构以及句法结构的建模,对于这种新出来的词是很难给出一个很好的向量表示的,而ERNIE 通过对训练数据中的词法结构,语法结构,语义信息进行统一...
一:ERNIE 简介 1.1 简介 Google 最近提出的 BERT 模型,通过随机屏蔽15%的字或者word,利用 Transformer 的多层 self-attention 双向建模能力,在各项 nlp 下游任务中(如 sentence pair classification task, singe sentence classification task, question answering task) 都取得了很好 的成绩。但是,BERT 模型主要是聚焦...
在很多公开数据集上,ERNIE的性能明显优于传统的预训练模型。 命名实体识别:ERNIE通过全局目标语言模型的机制,在命名实体识别任务中能够更好地捕捉实体之间的关系,提高了准确率和鲁棒性。 关系抽取:ERNIE通过知识蒸馏技术,将大规模的知识应用到关系抽取任务中,使得模型能够更好地理解复杂的语义关系,提高了关系抽取的性能。
对于最近大火的预训练模型来说,绝大多数我们是不太可能自己从头开始训练的,最多使用的是官方开源的模型进行特定任务的Finetune。所以第一步就是下载模型代码( https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/tree/develop/ERNIE )以及相应参数(https://baidu-nlp.bj.bcebos.com/ERNIE_stable-1.0.1.tar.gz)。 接下去就是...
最近在工作上处理的都是中文语料,也尝试了一些最近放出来的预训练模型(ERNIE,BERT-CHINESE,WWM-BERT-CHINESE),比对之后还是觉得百度的ERNIE效果会比较好,而且使用十分方便,所以今天就详细地记录一下。希望大家也都能在自己的项目上取得进展~ 1、A Glance at ERNIE ...
Transformer 是 ERNIE 预训练模型所依赖的基础网络结构，但由于其计算量和空间消耗随建模长度呈平方级增加，导致模型难以建模篇章、书籍等长文本内容。受到人类先粗读后精读的阅读方式启发，ERNIE-Doc 首创回顾式建模技术，突破了 Transformer 在文本长度上的建模瓶颈，实现了任意长文本的双向建模。通过将长文本重复输入模型...
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...
ERNIE-GEN 在生成预训练中提出了逐片段 (span-by-span) 生成任务的训练目标。片段（span）是 1 到 3 个词组成的 N-Gram。在生成时，模型对每个片段进行整体预测，片段内部词的生成互不依赖。这种训练方式让模型具备短语粒度的生成能力，能够提升生成质量。 为了保证每个片段都是一个语义完整的短语，ERNIE-GEN 在...
我们的创新：地理预训练模型 ERNIE-GeoLNLP 预训练模型（如 ERNIE 3.0）主要聚焦于语言类任务建模，跨模态预训练模型（如 ERNIE-ViL）主要侧重于『视觉-语言』类任务建模。为了更好地学习『地理位置-语言』之间的关联，我们提出了地理预训练模型 ERNIE-GeoL（Geo-Linguistic），主要聚焦于『地理位置-语言』类任务...
该项工作首先提取输入文本的 named entity，经过构造KG，然后通过 TransE 的方式将 named entity 进行 embedding，经过 Knowledge Encoder of ERNIE，得到的结果和 Text Encoder of Ernie进行align，再经过信息融合，得到两种输出，Token output 以及 Entity output。相关的实验结果证明：当选择 Bert作为预训练词向量模型时...