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更新时间：2019-12-06 17:43:27
实验需要，在自己学习的过程中做如下笔记，欢迎指正，欢迎交流。
1. ERNIE简述
ERNIE和BERT一样，也是基于transformer来做，但最重要的不同点是：bert对word做mask，而ernie对命名实体和短语做mask，捕捉更好的语义信息。
先看一下ERNIE 2.0的架构图：
Application中，可以看到ernie支持各类NLP任务，在model的部分，基于百度的大数据及先验知识构建任务，进行基于多任务的预训练。
Pre-Training 任务
ERNIE 2.0 模型，构建多个预训练任务：
- Word-aware Tasks: 词汇 (lexical) 级别信息的学习
- Structure-aware Tasks: 语法 (syntactic) 级别信息的学习
- Semantic-aware Tasks: 语义 (semantic) 级别信息的学习
同时，针对不同的 pre-training 任务，ERNIE 2.0 引入了 Task Embedding 来精细化地建模不同类型的任务。不同的任务用从 0 到 N 的 ID 表示，每个 ID 代表了不同的预训练任务。
1. Word-aware Tasks
Knowledge Masking Task
- ERNIE 1.0 中已经引入的 phrase & named entity 知识增强 masking 策略。相较于 sub-word masking, 该策略可以更好的捕捉输入样本局部和全局的语义信息。
Capitalization Prediction Task
- 针对英文首字母大写词汇（如 Apple）所包含的特殊语义信息，ernie在英文 Pre-training 训练中构造了一个分类任务去学习该词汇是否为大写。
Token-Document Relation Prediction Task
- 针对一个 segment 中出现的词汇，去预测该词汇是否也在原文档的其他 segments 中出现。
2. Structure-aware Tasks
Sentence Reordering Task
- 针对一个 paragraph （包含 M 个 segments），ernie随机打乱 segments 的顺序，通过一个分类任务去预测打乱的顺序类别。
Sentence Distance Task
- 通过一个 3 分类任务，去判断句对 (sentence pairs) 位置关系 (包含邻近句子、文档内非邻近句子、非同文档内句子 3 种类别)，更好的建模语义相关性。
2. Semantic-aware Tasks
Discourse Relation Task
- 通过判断句对 (sentence pairs) 间的修辞关系 (semantic & rhetorical relation)，更好的学习句间语义。
IR Relevance Task
- 学习 IR 相关性弱监督信息，更好的建模句对相关性。
ERNIE 1.0: Enhanced Representation through kNowledge IntEgration
ERNIE 1.0 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 学习原始语言信号，ERNIE 直接对先验语义知识单元进行建模，增强了模型语义表示能力。
举个例子：
Learnt by BERT ：哈 [mask] 滨是 [mask] 龙江的省会，[mask] 际冰 [mask] 文化名城。
Learnt 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』相关的任何知识。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。
训练数据方面，除百科类、资讯类中文语料外，ERNIE 还引入了论坛对话类数据，利用 DLM（Dialogue Language Model）建模 Query-Response 对话结构，将对话 Pair 对作为输入，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，进一步提升模型的语义表示能力。
对比 ERNIE 1.0 和 ERNIE 2.0
Pre-Training Tasks
| 任务 | ERNIE 1.0 模型 | ERNIE 2.0 英文模型 | ERNIE 2.0 中文模型 |
|---|---|---|---|
| Word-aware | ✅ Knowledge Masking | ✅ Knowledge Masking ✅ Capitalization Prediction ✅ Token-Document Relation Prediction |
✅ Knowledge Masking |
| Structure-aware | ✅ Sentence Reordering | ✅ Sentence Reordering ✅ Sentence Distance |
|
| Semantic-aware | ✅ Next Sentence Prediction | ✅ Discourse Relation | ✅ Discourse Relation ✅ IR Relevance |
⬇️ 结果这里就不讨论啦，自然是很厉害，我主要是想了解它的使用 ⬇️
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2. ERNIE使用
更多请参考：ERNIE_GITHUB
数据格式
6 2508 5 1803 1827 98 164 133 2777 2696 983 121 4 19 9 634 551 844 85 14 2476 1895 33 13 983 121 23 7 1093 24 46 660 12043 2 1263 6 328 33 121 126 398 276 315 5 63 44 35 25 12043 2;0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1;0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55;-1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 -1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 -1;0
每个样本由5个 ';' 分隔的字段组成；
数据格式: token_ids; sentence_type_ids; position_ids; seg_labels; next_sentence_label；
其中 seg_labels 表示分词边界信息: 0表示词首、1表示非词首、-1为占位符, 其对应的词为 CLS 或者 SEP；