借着ACL2022一篇知识增强Tutorial的东风，我们来聊聊如何在预训练模型中融入知识。Tutorial分别针对NLU和NLG方向对一些经典方案进行了分类汇总，感兴趣的可以去细看下。这一章我们只针对NLU领域3个基于实体链接的知识增强方案Baidu-ERNIE，THU-ERNIE和K-Bert来聊下具体实现~ 知识增强
目录1. ERNIE 3.0的设计思路2. ERNIE 3.0的模型结构2.1 ERNIE 3.0的网络结构2.2 Universal Representation Module2.3 Task-specific Representation Module3. 不同类型的预训练任务3.1 Word-aware Pre-training Task1. Knowledge Masked Language Modeling2. Document Language
©原创作者 |疯狂的Max ERNIE代码解读 考虑到ERNIE使用BRET作为基础模型，为了让没有基础的NLPer也能够理解代码，笔者将先为大家简略的解读BERT模型的结构，完整代码可以参见[1]。 01 BERT的结构组成 BERT的代码最主要的是由分词模块、训练数据预处理、模型结构模块等几部分组成。 1
©原创作者 |疯狂的Max ERNIE代码解读 考虑到ERNIE使用BRET作为基础模型，为了让没有基础的NLPer也能够理解代码，笔者将先为大家简略的解读BERT模型的结构，完整代码可以参见[1]。 01 BERT的结构组成 BERT的代码最主要的是由分词模块、训练数据预处理、模型结构模块等几部分组成。 1.1
前不久，百度产业级知识增强大模型“文心”全景图亮相，近日，其中的跨模态生成模型 ERNIE-ViLG 在百度文心官网开放体验入口，并放出了论文。 体验链接：https://wenxin.baidu.com/wenxin/ernie-vilg 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2112.15283.pdf 据悉，文心 ERNIE-ViLG 参数规模达到100亿
赛事背景 中国文化博大精深源远流长，其中成语更是中国文化的精华。成语大多由四个字组成，一般都有典故或出处。有些成语从字面上不难理解，如“小题大做”、“后来居上”等。有些成语必须知道来源或典故才能懂得意思，如“朝三暮四”、“杯弓蛇影”等。 成语学习是小学语文和初中重
使用ERNIE在DuReader_robust上进行阅读理解 1. 实验内容 机器阅读理解 (Machine Reading Comprehension) 是指让机器阅读文本，然后回答和阅读内容相关的问题。阅读理解是自然语言处理和人工智能领域的重要前沿课题，对于提升机器的智能水平、使机器具有持续知识获取的能力等具有
ERNIE1.0 ERNIE1.0主要是改进了BERT的MLM任务。我们看图说话， 1、ERNIE1.0的掩码机制 从图中，我们很容易发现ERNIE1.0对于BERT的改进是在MLM任务（一共三种mask，新增了两种mask）。在论文，作者阐述了三种不同的mask技巧： 基础mask：任意mask一个单词 (BERT所采用的mask类型) 短语mask：
近日，百度ERNIE升级到3.0，重磅发布知识增强的百亿参数大模型。该模型除了从海量文本数据中学习词汇、结构、语义等知识外，还从大规模知识图谱中学习。 ERNIE 3.0一举刷新54个中文NLP任务基准，其英文模型在国际权威的复杂语言理解任务评测SuperGLUE上, 以超越人类水平0.8个百分点
直接找到对应路径的包，拷贝到相应的路径下即可 propeller是ERNIE框架中辅助模型训练的高级框架，包含NLP常用的前、后处理流程。你可以通过将ERNIE repo根目录放入PYTHONPATH的方式导入propeller: git clone https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE cd ERNIE export PYTHONPATH=
文章目录 百度的ERNIEERNIE 2.0清华的ERNIERoBERTaBERT-WWMUniLMMASSELECTRASpanBERTMT-DNN参考 语言模型的预训练已导致显着的性能提升，但是不同方法之间的仔细比较是具有挑战性的。 训练在计算上很昂贵，通常是在不同大小的私人数据集上进行的，超参数的选择对最终结果有重
从半年前飞桨发布 11 个全新模块，到今天又发布 9 大新开发产品，百度工程师已经「码力」全开。今年 4 月份，百度首次公布了飞桨平台全景图和多个开发模块。在短短半年之后，百度又在深度学习开发者峰会上发布了 9 大全新开发产品。从 4 个端到端开发套件、飞桨 Master 模式，到图学习框架 P
从半年前飞桨发布 11 个全新模块，到今天又发布 9 大新开发产品，百度工程师已经「码力」全开。今年 4 月份，百度首次公布了飞桨平台全景图和多个开发模块。在短短半年之后，百度又在深度学习开发者峰会上发布了 9 大全新开发产品。从 4 个端到端开发套件、飞桨 Master 模式，到图学习框架 P
写在前面去年NLP领域最火的莫过于BERT了，得益于数据规模和计算力的提升，BERT在大会规模语料上预训练（Masked Language Model + Next Sentence Prediction）之后可以很好地从训练语料中捕获丰富的语义信息，对各项任务疯狂屠榜。我们在对BERT进行微调之后可以很好地适用到自己的任务上，具体
飞桨官网地址：https://www.paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=ernie_gen_lover_words&en_category=TextGeneration ERNIE-GEN 是面向生成任务的预训练-微调框架，首次在预训练阶段加入span-by-span 生成任务，让模型每次能够生成一个语义完整的片段。在预训练和微调中通过填充式生
论文标题：ERNIE: Enhanced Representation through Knowledge Integration 作者：Yu Sun 作者单位/个人主页：https://dblp.uni-trier.de/pid/62/3689.html 论文档次： CoRR abs收录 论文引用量：250 1.摘要 作者提出了一种新的知识增强语义表示模型ERNIE(Enhanced Representation throug
19年，百度提出了知识增强的语义表示模型ERNIE(Enhanced Representation from knowledge Integration), 并发布了基于百度自己开发的深度学习框架PaddlePaddle的开源代码和模型，在语言推断、语义相似度、命名实体识别、情感分析、问答匹配等自然语言处理(NLP)各类中文任
整理了NLP领域的比赛、数据集、模型 比赛 网站 主办方(作者) decaNLP http://decanlp.com/ Salesforce CLUE https://github.com/CLUEbenchmark/CLUE 中文任务基准 GLUE https://gluebenchmark.com/tasks BioBERT https://github.com/dmis-lab/biobert 生物医学领域
一、ERNIE安装配置类问题 Q1：最适合ERNIE2.0的PaddlePaddle版本是？A1：PaddlePaddle版本建议升级到1.5.0及以上版本。Q2：ERNIE可以在哪些系统上使用?A2：优化后各个系统都会支持，目前建议在Linux系统使用。 二、ERNIE使用类问题 Q1：ERNIE目前能做哪些任务？A1：（1）基于ERNIE模型Fine-tune后，直接能
这个十一月，是属于深度学习开发者们的秋季盛宴。『WAVE Summit+』2019 深度学习开发者秋季峰会刚刚落下帷幕，基于ERNIE的语义理解工具套件也在此次峰会上全新发布，旨在为企业级开发者提供更领先、高效、易用的 ERNIE 应用服务，全面释放 ERNIE 的工业化价值，为人工智能产业化大生产贡献
2019年3月，百度正式发布NLP模型ERNIE，其在中文任务中全面超越BERT一度引发业界广泛关注和探讨。经过短短几个月时间，百度ERNIE再升级，发布持续学习的语义理解框架ERNIE 2.0，及基于此框架的ERNIE 2.0预训练模型。继1.0后，ERNIE英文任务方面取得全新突破，在共计16个中英文任务上超越了BERT
2019年3月，百度正式发布NLP模型ERNIE，其在中文任务中全面超越BERT一度引发业界广泛关注和探讨。 今天，经过短短几个月时间，百度ERNIE再升级。发布持续学习的语义理解框架ERNIE 2.0，及基于此框架的ERNIE 2.0预训练模型。继1.0后，ERNIE英文任务方面取得全新突破，在共计16个中英文任务上超越
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 -- By Brisk Yu 感觉关键在于知识实体的构建 看TransE ERNIE：使用信息实体增强语言表示 摘要 在大规模语料上预训练的自然语言表征模型（如BERT）可以从纯文本中捕获丰富的语义模式，并
随着bert在NLP各种任务上取得骄人的战绩，预训练模型在这不到一年的时间内得到了很大的发展，本系列的文章主要是简单回顾下在bert之后有哪些比较有名的预训练模型，这一期先介绍几个国内开源的预训练模型。 一，ERNIE（清华大学&华为诺亚） 论文：ERNIE: Enhanced Language Representat
