中文任务全面超越BERT：百度正式发布NLP预训练模型ERNIE

来源：机器之心

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百度提出知识增强的语义表示模型ERNIE，并发布了基于PaddlePaddle的开源代码与模型。

[ 导读 ]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/ERNI

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。

无论是稍早提出的 Cove、Elmo、GPT, 还是能力更强的 BERT 模型，其建模对象主要聚焦在原始语言信号上，较少利用语义知识单元建模。这个问题在中文方面尤为明显，例如，BERT 在处理中文语言时，通过预测汉字进行建模，模型很难学出更大语义单元的完整语义表示。例如，对于乒 [mask] 球，清明上 [mask] 图，[mask] 颜六色这些词，BERT 模型通过字的搭配，很容易推测出掩码的字信息，但没有显式地对语义概念单元 (如乒乓球、清明上河图) 以及其对应的语义关系进行建模。

设想如果能够让模型学习到海量文本中蕴含的潜在知识，势必会进一步提升各个 NLP 任务效果。因此百度提出了基于知识增强的 ERNIE 模型。ERNIE 模型通过建模海量数据中的实体概念等先验语义知识，学习真实世界的语义关系。

具体来说，ERNIE 模型通过对词、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。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。

举个例子：

中文任务全面超越BERT：百度正式发布NLP预训练模型ERNIE

Learned by BERT ：哈 [mask] 滨是 [mask] 龙江的省会，[mask] 际冰 [mask] 文化名城。
Learned by ERNIE：[mask] [mask] [mask] 是黑龙江的省会，国际 [mask] [mask] 文化名城。

在 BERT 模型中，通过“哈”与“滨”的局部共现，即可判断出“尔”字，模型没有学习与“哈尔滨”相关的知识。而 ERNIE 通过学习词与实体的表达，使模型能够建模出“哈尔滨”与“黑龙江”的关系，学到“哈尔滨”是“黑龙江”的省会以及“哈尔滨”是个冰雪城市。

ERNIE 模型本身保持基于字特征输入建模，使得模型在应用时不需要依赖其他信息，具备更强的通用性和可扩展性。相对词特征输入模型，字特征可建模字的组合语义，例如建模红色，绿色，蓝色等表示颜色的词语时，通过相同字的语义组合学到词之间的语义关系。

此外，ERNIE 的训练语料引入了多源数据知识。除了百科类文章建模，还对新闻资讯类、论坛对话类数据进行学习，这里重点介绍下论坛对话建模。对于对话数据的学习是语义表示的重要途径，往往相同回复对应的 Query 语义相似。基于该假设，ERINE 采用 DLM（Dialogue Language Model）建模 Query-Response 对话结构，将对话 Pair 对作为输入，引入 Dialogue Embedding 标识对话的角色，利用 Dialogue Response Loss 学习对话的隐式关系，通过该方法建模进一步提升模型语义表示能力。

ERNIE 对实体概念知识的学习以及训练语料的扩展，增强了模型语义表示能力。为验证 ERNIE 的知识学习能力，研究者利用几道有趣的填空题对模型进行了考察。实验将段落中的实体知识去掉，让模型推理其答案。

中文任务全面超越BERT：百度正式发布NLP预训练模型ERNIE