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6165f82c
编写于
7月 30, 2019
作者:
T
tianxin
提交者:
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7月 30, 2019
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0a9ad511
6296e1c9
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1 changed file
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+5
-5
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README.zh.md
+5
-5
未找到文件。
README.zh.md
浏览文件 @
6165f82c
...
...
@@ -3,7 +3,7 @@
## ERNIE 2.0: A Continual Pre-training Framework for Language Understanding
*
[
可持续学习语义理解框架
](
#可
持续学习语义理解框架
)
*
[
持续学习语义理解框架
](
#
持续学习语义理解框架
)
*
[
Pre-Training 任务
](
#pre-training-任务
)
*
[
Word-aware Tasks
](
#word-aware-tasks
)
*
[
Knowledge Masking Task
](
#knowledge-masking-task
)
...
...
@@ -20,9 +20,9 @@
*
[
英文效果验证
](
#英文效果验证
)
###
可
持续学习语义理解框架
### 持续学习语义理解框架
**[ERNIE 2.0](https://arxiv.org/abs/1907.12412v1)**
是基于
可
持续学习的语义理解预训练框架,使用多任务学习增量式构建预训练任务。
**[ERNIE 2.0](https://arxiv.org/abs/1907.12412v1)**
中,新构建的预训练任务类型可以无缝的加入训练框架,持续的进行语义理解学习。 通过新增的实体预测、句子因果关系判断、文章句子结构重建等语义任务,
**[ERNIE 2.0](https://arxiv.org/abs/1907.12412v1)**
语义理解预训练模型从训练数据中获取了词法、句法、语义等多个维度的自然语言信息,极大地增强了通用语义表示能力。
**[ERNIE 2.0](https://arxiv.org/abs/1907.12412v1)**
是基于持续学习的语义理解预训练框架,使用多任务学习增量式构建预训练任务。
**[ERNIE 2.0](https://arxiv.org/abs/1907.12412v1)**
中,新构建的预训练任务类型可以无缝的加入训练框架,持续的进行语义理解学习。 通过新增的实体预测、句子因果关系判断、文章句子结构重建等语义任务,
**[ERNIE 2.0](https://arxiv.org/abs/1907.12412v1)**
语义理解预训练模型从训练数据中获取了词法、句法、语义等多个维度的自然语言信息,极大地增强了通用语义表示能力。
![
ernie2.0_arch
](
.metas/ernie2.0_arch.png
)
...
...
@@ -51,7 +51,7 @@
##### Token-Document Relation Prediction Task
-
针对一个 segment 中出现的词汇,去预测该词汇是否也在原文档的其他 segments
从
出现。
-
针对一个 segment 中出现的词汇,去预测该词汇是否也在原文档的其他 segments
中
出现。
#### Structure-aware Tasks
...
...
@@ -61,7 +61,7 @@
##### Sentence Distance Task
-
通过一个 3 分类任务,去判断句对 (sentence pairs) 位置关系,更好的建模语义相关性。
-
通过一个 3 分类任务,去判断句对 (sentence pairs) 位置关系
(包含邻近句子、文档内非邻近句子、非同文档内句子 3 种类别)
,更好的建模语义相关性。
#### Semantic-aware Tasks
...
...
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