百度发布ERNIE 2.0：优化的自然语言理解框架

7月30日，百度推出了ERNIE 2.0，这是ERNIE（增强的知识集成表示）的升级版本。ERNIE 2.0是一个中英文对话的AI框架，在16个自然语言处理任务中表现优异，超过了BERT和XLNet的水平。目前，ERNIE 2.0的代码和英文预训练模型已经开放源代码。

ERNIE 2.0的背景

近年来，无监督预训练模型如BERT和XLNet在自然语言处理任务中取得了显著进展，包括文本分类、情感分析、命名实体识别等。这些模型通过模拟单词或句子的共现来训练，从而提升模型性能。然而，除了共现信息外，训练数据中还包含了丰富的语法和语义信息。因此，能否设计一种框架来利用这些信息，进一步提高模型的表现？

ERNIE 2.0介绍

为了应对这一挑战，百度推出了一种持续学习的语义理解预训练框架——ERNIE 2.0。该框架能够通过多任务学习逐步引入并处理多种预训练任务，包括词汇、语法和语义层面的任务。每次引入新任务时，ERNIE 2.0不仅能学习新信息，还能保留之前学到的内容。这使得ERNIE 2.0不仅达到了最佳性能，也为开发者提供了构建自己的自然语言处理模型的新途径。

ERNIE 2.0的测试结果

ERNIE 2.0在多个基准测试中表现卓越。在英文数据集GLUE和九个流行的中文数据集上，ERNIE 2.0在七个GLUE任务中优于BERT和XLNet，并在所有九个中文自然语言处理任务中击败BERT。具体而言，在DuReader阅读理解、情感分析和问答任务中，ERNIE 2.0均表现突出。

实际应用效果

根据GLUE数据集的测试结果，无论是基础模型还是大型模型，ERNIE 2.0在英语任务上的表现都优于BERT和XLNet。此外，ERNIE 2.0的大模型还在中文自然语言处理任务中实现了最佳性能。

ERNIE 2.0不仅展示了强大的性能，还为研究人员和开发者提供了一个新的工具，帮助他们在自然语言处理领域取得更好的成果。

相关资源

• 原文链接：http://research.baidu.com/Blog/index-view?id=121
• 论文地址：https://arxiv.org/abs/1907.12412
• GitHub项目地址：https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE

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