ERNIE学习笔记

https://ai.baidu.com/forum/topic/show/954092

学习ERNIE的输入部分

输入

一共有五个部分组成，每个部分之间用分号;隔开：

  · token_ids：输入句子对的表示；

  · sentence_type_ids：0或者1表示token属于哪一个句子；

  · position_ids：绝对位置编码

  · seg_labels：表示分词边界信息，0表示词首、1表示非词首、-1为占位符

  · next_sentence_label：表示该句子对是否存在上下句的关系（0为无1为有）

mask有两种   word level   /  char level

在15%的基础上：

word level: 替换规则  80% mask  10% 替换  10%不替换

char level: 3% ~ 15% mask  1.5%~3% 随机字， 否则不替换

https://blog.csdn.net/Kaiyuan_sjtu/article/details/90265473 

https://blog.csdn.net/Kaiyuan_sjtu/article/details/88709580

BERT源码分析 及实战

Cove，ELMo，GPT 等模型，构建了语句级的语义表示。

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。

https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-03-16-3

ERNIE学习笔记

原文：https://www.cnblogs.com/shona/p/11847736.html