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百度推出自然语言模型ERNIE，在某些中文NLP任务中性能优于BERT
2019年03月21日 由 明知不问 发表
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百度在自然语言处理研究方面投入了大量资金。在之前其他工作的基础上，百度详细介绍了ERNIE（通过kNowledge IntEgration实现增强型表示），这是一种基于PaddlePaddle深度学习平台的自然语言模型。该公司声称它在一系列语言处理任务上实现了高精度，包括自然语言推理，语义相似性，命名实体识别，情感分析和问答配对，而且它在中文理解方面是最先进的。在上述所有中文语言理解任务中，ERNIE优于谷歌的BERT。
“近年来，无人监督的预训练语言模型在各种NLP任务上取得了很大进展，”百度在一篇博文中解释说，“但该领域的早期工作主要集中在与上下文无关的单词嵌入。这些模型主要关注原始语言信号，而不是文本中的语义单元。我们认为，如果模型能够从文本中学习隐含知识，那么它在各种任务上的表现将会进一步提高。”
为此，基于字符的ERNIE通过摄取包含部分掩盖词的段落来学习概念的语义表示。这是一种多功能的方法，与依赖于词级建模来消除词性之间关系的系统不同，ERNIE能够理解连续字符的组成意义，如“红色，蓝色，绿色”。
此外，ERNIE使用对话语言模型来处理问答情景，并用一种对话响应丢失的技术。从本质上讲，它需要两个相邻对，两个发言者，两个发言者，一个接着一个，并在数学上对它们进行编码，以确定说话者的角色，并在交流中学习隐含的关系。
为了验证ERNIE的设计，研究人员用在线百科全书文章，新闻剪报和论坛帖子，并让它推断出样本段落中省略的知识。
它正确地填写了一些问题，如“相对论是关于时空和引力的理论，这是由_________建立的”（ERNIE的回答：“爱因斯坦”）；“地球表面积为5.1亿平方公里，其中71％是________，29％是土地”（ERNIE的回答：“海洋”）。更令人印象深刻的是，在Facebook和纽约大学研究人员（XNLI）设计的基准测试中，它对于中国数据的表现优于谷歌的BERT。
百度表示，它计划将ERNIE与各种产品整合在一起。一个可能的受益者是DuerOS，一套软件开发工具包（SDK），API解决方案，使原始设备制造商能够将百度的语音平台构建到智能扬声器，冰箱，洗衣机，机顶盒中。迄今为止，已有200多家公司推出了110款DuerOS产品，百度于11月宣布DuerOS已安装在超过1.5亿台设备上，每月活跃用户超过3500万。
源代码和预训练模型可在Github上获得：
github.com/PaddlePaddle/LARK/tree/
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