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基于 ERNIE 预训练模型的双通道新闻标题分类研究
提出了一种基于 ERNIE 预训练模型的双通道网络模型 DC-EBAD，它可以充分捕捉新闻标题分类数据的潜在特征信息，并能够同时提取关键的全局特征和深度局部特征。与传统神经网络模型和单通道模型相比，在相同条件下，实验结果表明该模型能够提高新
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2 years ago
KDD
百度搜索中用于 Web 规模检索的预训练语言模型
本文描述了一种使用最新的中文预训练语言模型 ERNIE 开发和部署检索系统的方法，并通过离线和在线实验表明该系统性能良好，特别是对于那些查询需求不常见的查询，该检索系统可以大大提高搜索引擎的易用性和适用性。
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3 years ago
ACL
ERNIE: 增强语言表示与信息实体
本文提出了 ERNIE，使用大规模的文本语料库和知识图谱（KGs）同时训练，利用 KGs 中的外部知识来增强语言表征，实验证明在不同知识驱动任务上 ERNIE 显著提高性能，同时在其他常见 NLP 任务上与 BERT 的性能相当。
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5 years ago
ERNIE: 知识融合增强的表示学习
ERNIE 是一种新颖的语言表示模型，通过知识集成增强，它设计了基于实体级屏蔽和短语级屏蔽的屏蔽策略，实验结果证明，ERNIE 在自然语言推理、语义相似性、命名实体识别、情感分析和问答等五个中文自然语言处理任务上均取得了新的最佳表现。
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5 years ago
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