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【导语】近日，百度提出知识增强的语义表示模型 ERNIE（Enhanced Representation from kNowledge IntEgration），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。在语言推断、语义相似度、命名实体识别、情感分析、问答匹配等多项中文 NLP 任务上表现出色，有些甚至优于 BERT 在处理同类中文任务的结果，接下来营长就与大家一起探讨一款不同于 BERT 建模思想的 ERNIE 模型。目前，该模型代码已开源，感兴趣的正好可以跑跑模型，看看效果。

开源传送门：

https://github.com/PaddlePaddle/LARK/tree/develop/ERNIE

前言

近年来，无监督文本的深度神经网络预训练模型提升了各个 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。

而无论是稍早提出的 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，就可以进一步提升各个 NLP 任务效果。因此百度提出了基于知识增强的 ERNIE 模型，通过建模大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。

方法与目的

增强模型语义表示能力：直接对先验语义知识单元进行建模，并引入多源数据知识。具体来说，相较于 BERT 学习原始语言信号，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。

举个例子：

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，其通用性和可扩展性更强。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，使用 DLM（Dialogue Language Model）建模 Query-Response 对话结构，输入为对话 Pair 对，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，这个建模方法也提升了一定的模型语义表示能力。

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，利用几道有趣的填空题对模型进行了考察，例如：

实验将段落中的实体知识去掉，让模型推理其答案，可以看到 ERNIE 在基于上下文知识推理能力上表现更好。并在自然语言推断任务上进一步实验，探究其知识推理能力，实验结果显示 ERNIE 模型在语言推断任务结果比 BERT 高 1.8%。

XNLI 是由 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）。

实验结果

在多个公开的中文数据集上的实验结果显示，在多项中文 NLP 任务中，ERNIE 模型的结果都能与 BERT 持平或有所提升。

• 1、语义相似度任务 LCQMC

LCQMC是哈尔滨工业大学在自然语言处理国际顶会 COLING 2018 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。

• 2、情感分析任务 ChnSentiCorp

ChnSentiCorp 是中文情感分析数据集，其目标是判断一段话的情感态度。

• 3、命名实体识别任务 MSRA-NER

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。

• 4、检索式问答匹配任务 nlpcc-dbqa

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。

结论

研究团队表示，ERNIE 模型将被应用于多种产品和场景，进一步提升用户体验。未来也将在基于知识融合的预训练模型上进一步深入研究。例如使用句法分析或利用其他任务的弱监督信号进行建模。后续也会将该思路推广到其他语言，在其他语言上进一步验证。

本篇文章来源于: 深度学习这件小事