知识增强版BERT：融合实体链接推动NLU发展

2023-09-19 05:31:55

前言

自然语言理解(NLU)是一门计算机科学的子领域，它研究计算机如何理解和生成人类语言。NLU任务包括机器翻译、问答、文本摘要和情感分析等。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，NLU任务取得了很大的进展。

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是谷歌人工智能团队在2018年提出的预训练语言模型。BERT通过对大量文本数据进行预训练，学习到丰富的语言知识。这使得BERT在各种NLU任务中表现出色。

知识增强版的BERT

知识增强版的BERT模型是在BERT模型的基础上，融合了实体链接技术，从而增强了模型对知识的理解和应用能力。实体链接技术是指将文本中的实体与知识库中的实体进行匹配的过程。知识库中包含了丰富的知识，包括实体的名称、属性和关系等。

知识增强版的BERT模型可以将实体链接技术与预训练语言模型相结合，从而在NLU任务中取得更好的性能。实体链接技术可以帮助模型更好地理解文本中的实体，从而提高模型对文本的理解和推理能力。

目前，有许多基于实体链接的知识增强方案。其中，比较有代表性的有百度ERNIE、清华ERNIE和KBert。

百度ERNIE(Enhanced Representation through Knowledge Integration)是百度开发的知识增强版BERT模型。百度ERNIE通过将知识库中的实体信息融入到预训练语言模型中，从而增强了模型对知识的理解和应用能力。百度ERNIE在各种NLU任务中取得了优异的性能。
清华ERNIE(Enhanced Representation through Knowledge Integration)是清华大学开发的知识增强版BERT模型。清华ERNIE与百度ERNIE类似，也是通过将知识库中的实体信息融入到预训练语言模型中，从而增强了模型对知识的理解和应用能力。清华ERNIE也在各种NLU任务中取得了优异的性能。
KBert(Knowledge-Enhanced BERT)是谷歌人工智能团队开发的知识增强版BERT模型。KBert与百度ERNIE和清华ERNIE不同，它并不是直接将知识库中的实体信息融入到预训练语言模型中，而是通过一种称为知识蒸馏的技术，将知识库中的知识转移到预训练语言模型中。KBert也在各种NLU任务中取得了优异的性能。