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百度发布NLP模型ERNIE基于知识增强在多个中文NLP任务中表现超越BERT

情感透析 2025年08月07日 11:26 12 aaron

　　雷锋网 AI 科技评论消息，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，取得了很好的效果。但是，BERT 模型的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。基于此，百度提出了基于知识增强的 ERNIE 模型。

　　ERNIE通过建模海量数据中的词、实体及实体关系，学习真实世界的语义知识。相较于BERT学习局部语言共现的语义表示，ERNIE直接对语义知识进行建模，增强了模型语义表示能力。

　　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。

　　通过在自然语言推断、语义相似度、命名实体识别、情感分析、问答匹配 5 个公开的中文数据 *** 上进行效果验证，ERNIE 模型相较BERT取得了更好的效果。

　　XNLI 由 Facebook 和纽约大学的研究者联合构建，旨在评测模型多语言的句子理解能力。目标是判断两个句子的关系（矛盾、中立、蕴含）。

　　LCQMC 是哈尔滨工业大学在自然语言处理国际顶会 COLING2018 构建的问题语义匹配数据集，其目标是判断两个问题的语义是否相同。

　　MSRA-NER 数据集由微软亚研院发布，其目标是命名实体识别，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名等。

　　NLPCC-DBQA 是由国际自然语言处理和中文计算会议 NLPCC 于 2016 年举办的评测任务，其目标是选择能够回答问题的答案。

标签： nlp情感分析模型

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