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百度提出ERNIE,多项中文NLP任务表现出色(已开源)

AI科技大本营  · 公众号  · AI  · 2019-03-16 08:50
整理 | Jane出品 | AI科技大本营【导语】近日,百度提出知识增强的语义表示模型 ERNIE(Enhanced Representation from kNowledge IntEgration),通过对词、实体等语义单元的掩码,使得模型学习完整概念的语义表示。在语言推断、语义相似度、命名实体识别、情感分析、问答匹配等多项中文 NLP 任务上表现出色,有些甚至优于 BERT 在处理同类中文任务的结果,接下来营长就与大家一起探讨一款不同于 BERT 建模思想的 ERNIE 模型。目前,该模型代码已开源,感兴趣的正好可以跑跑模型,看看效果。开源传送门:https://github.com/PaddlePaddle/LARK/tree/develop/ERNIE前言近年来,无监督文本的深度神经网络预训练模型提升了各个 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 ………………………………

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