中文任务全面超越BERT：百度正式发布NLP预训练模型ERNIE

机器之心发布机器之心编辑部近日，百度提出知识增强的语义表示模型 ERNIE（Enhanced Representation from kNowledge IntEgration），并发布了基于 PaddlePaddle 的开源代码与模型，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）各类中文任务上的验证显示，模型效果全面超越 BERT。ERNIE Github 项目地址：https://github.com/PaddlePaddle/LARK/tree/develop/ERNIE近年来，无监督文本的深度神经网络预训练模型大幅提升了各个 NLP 任务的效果。早期的工作聚焦于上下文无关的词向量建模，而之后提出的 Cove，ELMo，GPT 等模型，构建了语句级的语义表示。Google 近期提出的 BERT 模型，通过预测屏蔽的词，利用 Transformer 的多层 self-attention 双向建模能力，取得了更好的效果。 ………………………………