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3月 12, 2019
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ERNIE/README.md
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浏览文件 @
87f7316e
## Ernie: **E**nhanced **R**epresentation from k**N**owledge **I**nt**E**gration
*Ernie*
通过建模海量数据中的词、实体及实体关系,学习真实世界的语义知识。相较于
*Bert*
学习局部语言共现的语义表示,
*Ernie*
直接对语义知识进行建模,增强了模型语义表示能力。
这里我们举个例子:
```
Learnt by Bert :哈 [mask] 滨是 [mask] 龙江的省会,[mask] 际冰 [mask] 文化名城。```
```
Learnt by Ernie:[mask] [mask] [mask] 是黑龙江的省会,国际 [mask] [mask] 文化名城。
```
在
*Bert*
模型中,我们通过『哈』与『滨』的局部共现,即可判断出『尔』字,模型没有学习与『哈尔滨』相关的任何知识。而
*Ernie*
通过学习词与实体的表达,使模型能够建模出『哈尔滨』与『黑龙江』的关系,学到『哈尔滨』是 『黑龙江』的省会以及『哈尔滨』是个冰雪城市。
此外,
*Ernie*
引入了百科、新闻、论坛回帖等多源中文语料进行训练。
我们在多个公开的中文数据集合上进行了效果验证,
*Ernie*
模型相较
*Bert*
, 取得了更好的效果。
README.md
浏览文件 @
87f7316e
...
@@ -3,6 +3,7 @@
...
@@ -3,6 +3,7 @@
**LA**
nguage
**R**
epresentations
**K**
it, currently includes
**LA**
nguage
**R**
epresentations
**K**
it, currently includes
-
[
BERT
](
./BERT
)
: Bidirectional Encoder Representation from Transformers
-
[
BERT
](
./BERT
)
: Bidirectional Encoder Representation from Transformers
-
[
ERNIE
](
./ERNIE
)
: Enhanced Representation from kNowledge IntEgration
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