————— 五分钟后 —————
ERNIE 是百度开源深度学习平台飞桨(PaddlePaddle)推出的 知识增强语义表示模型 ,通过海量数据建模词、实体及实体关系。相较于 BERT 学习原始语言信号,ERNIE 直接对先验语义知识单元进行建模,增强了模型语义表示能力。简单来说,ERNIE 采用的 Masked Language Model 是一种带有先验知识 Mask 机制。
除此之外,ERNIE 采用多源训练数据,利用高性能分布式深度学习平台飞桨完成预训练。
ERNIE 经过 1500 万篇文章,700 万对话的训练,尤其在语言推断、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)各类中文任务上都有不俗的表现。下面我们一起来看看 ERNIE 的应用效果:
-
完型填空
-
相似度
-
情感分类
了解ERNIE更多信息,点击 阅读原文 或查看以下链接:
http://github.com/PaddlePaddle/LARK/tree/develop/ERNIE
长按识别下方二维码
免费申请 Tesla V100算力卡
配合PaddleHub让模型原地起飞
:mag:
现在,在 「知乎」 也能找到我们了
进入知乎首页搜索 「PaperWeekly」
点击 「关注」 订阅我们的专栏吧
关于PaperWeekly
PaperWeekly 是一个推荐、解读、讨论、报道人工智能前沿论文成果的学术平台。如果你研究或从事 AI 领域,欢迎在公众号后台点击 「交流群」 ,小助手将把你带入 PaperWeekly 的交流群里。
▽ 点击 | 阅读原文 | 了解ERNIE
以上所述就是小编给大家介绍的《漫画解读ERNIE:能和BERT一较高下的知识增强语义表示模型》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。
HotSpot实战
陈涛 / 人民邮电出版社 / 2014-3 / 69
《HotSpot实战》深入浅出地讲解了HotSpot虚拟机的工作原理,将隐藏在它内部的本质内容逐一呈现在读者面前,包括OpenJDK与HotSpot项目、编译和调试HotSpot的方法、HotSpot内核结构、Launcher、OOP-Klass对象表示系统、链接、运行时数据区、方法区、常量池和常量池Cache、Perf Data、Crash分析方法、转储分析方法、垃圾收集器的设计演进、CMS和G......一起来看看 《HotSpot实战》 这本书的介绍吧!