本文发表在ACL2019，使用信息实体增强语言表示的ERNIE的翻译。同时还有另一种百度提出的ERNIE--ByBriskYu感觉关键在于知识实体的构建看TransEERNIE：使用信息
BERT泛读系列（三）——ERNIE:EnhancedLanguageRepresentationwithInformativeEntities论文笔记一、写在前面的话这篇论文发表于2019ACL，其主要思路是在BERT的基础上引入了知识（具体来说是实体向量），并且在预训练任务方面提出了...
ERNIE及ERNIE2.0论文笔记.前面几篇语言预训练模型都是外国企业或院校的工作，今天我们将视线转回国内，看看由百度NLP团队提出的ERNIE（同期好像清华组也提出了一个同名的类似模型）及其2.0版本的细节。.ERNIE也是基于BERT，更加专注于中文领域，很多NLP中文...
ERNIE:EnhancedRepresentationthroughKnowledgeIntegration论文笔记创新点1.maskingBasic-levelMasking:与bert相同，字的maskPhrase-LevelMasking：短语级别的maskEntity-LevelMasking：实体级别的mask
论文阅读笔记：《ERNIE2.0:AContinualPre-trainingFrameworkforLanguageUnderstanding》此文转载！原文链接机构：百度作者：YuSun,ShuohuanWang发布地方：arxiv面向任务：NaturalLanguageUnderstanding论文地址：[添加链接描述]...
Q2：ERNIE有提供类似Bert-as-Service的服务吗？A2：有。近期（预计11月初）将开源。四、ERNIE资料类问题Q1：ERNIE有详细的使用教程么？A1：有，请参考：PaddlePaddle/ERNIEQ2：ERNIE的论文下载地址？A2：ERNIE2.0:AContinualPre-training
这篇论文提出了ERNIE，可将知识信息整合进语言表征模型中。为了更好地融合来自文本和知识图谱的异构信息，这篇论文还提出了知识型聚合器和预训练任务dEA。实验结果表明，ERNIE在去除远监督的数据的噪声和在有限数据上精调方面的能力都胜过
注：该工作的论文还未公开，只针对该推送文章揣测一二，不足之处望指教；待论文公开之后再详细补充拜读记录。1.whyERNIEERNIE认为，BERT在NLP各个应用领域取得了不凡的成绩，主要得益于其使用了大量文本语料进行了无监督预训…
我们的ERNIE也放出来了：ZhengyanZhang,XuHan,ZhiyuanLiu,XinJiang,MaosongSun,QunLiu.ERNIE:EnhancedLanguageRepresentationwithInformativeEntities.ACL2019.ERNIE:EnhancedLanguageRepresentationwithInformativeEntitiesGitHub:
从Table2可以看到,论文提出的Masking策略相比传统随机mask在XNLI测试集上提升了0.8%,使用全部数据会更好。Table3第3行结果说明了引入DLM带来的正向收益。最有意思的是完形填空(Cloze...
ERNIE2.0发布了,刷新了SOTA,而且中文上做了不少优化,这种大杀器作为一个NLP工程师我觉得有必要深入了解了解,最好能想办法用到工作中。ERNIE2.0是基于持续学习的语义理解预训练框架,使用多...
文章还提到,作者会在以后将其他类型的知识整合到语义表示模型中,例如使用语法分析或来自其他任务的弱监督信号。此外,作者还将用其他语言来验证该想法。论文链...
如图2所示,整个ERNIE的模型架构有两个堆叠模块组成:1)下层的文本编码器(T-Encoder)负责从输入的token中捕获词汇和语义信息,2)上层的知识编码器(K-Encoder)负责将外部token导向的知识...
该论文提出了持续学习的语义理解框架,该框架可增量学习海量数据中的知识,持续提升语义理解效果,本文将对其展开解读。基于该框架,ERNIE2.0模型通过命名实体预测、句子排序结构重建、...
注:该工作的论文还未公开,只针对该推送文章揣测一二,不足之处望指教;待论文公开之后再详细补充拜读记录。1.whyERNIEERNIE认为,BERT在NLP各个应用领域取得了不凡的成绩,主要得益于...
DLM任务帮助ERNIE学习对话中的im的关系,这也提高了模型学习语义表达的能力。DLM任务的模型体系结构与MLM任务的模型体系结构相兼容,从而与MLM任务交替进行再训练。中文NLP任...
该论文提出了持续学习的语义理解框架,该框架可增量学习海量数据中的知识,持续提升语义理解效果,本文将对其展开解读。基于该框架,ERNIE2.0模型通过命名实体预测、句子排序结构重建、...
2019年11月，ERNIE2.0论文《ERNIE2.0:AContinualPre-TrainingFrameworkforLanguageUnderstanding》被人工智能顶级会议AAAI录用并被选为Oral展示。2020年1月，推出首个基于多...
百度发布语义理解框架ERNIE2.0及预训练模型该框架支持增量引入词汇、语法、语义等3个层次的自定义预训练任务,能够捕捉训练语料中的词法、语法、语义等潜在信...