ERNIE 2.0：知识增强的持续学习语义理解框架

资源摘要信息:"ERNIE 2.0是一种基于持续学习的语义理解预训练框架，它采用多任务学习增量式构建预训练任务。这种框架的核心是将大数据预训练与多源丰富知识相结合，通过持续学习技术，从海量文本数据中不断吸收词汇、结构、语义等方面的知识，使模型效果不断进化。ERNIE在情感分析、文本匹配、自然语言推理、词法分析、阅读理解、智能问答等16个公开数据集上的表现全面显著超越世界领先技术。此外，ERNIE在国际权威的通用语言理解评估基准GLUE上的得分首次突破90分，获得全球第一的成绩。" ERNIE 2.0框架的知识点包括以下几个方面： 1. 语义理解预训练框架：ERNIE 2.0是一种专门为理解和处理自然语言设计的深度学习模型。这种模型通过预训练，可以从大规模的文本数据中学习到丰富的语言知识和规律。 2. 持续学习技术：持续学习是机器学习领域的一种研究方向，旨在使学习系统能够在学习新的任务时保留对旧任务的记忆。ERNIE 2.0利用持续学习技术，使其能够不断吸收新的知识，提升模型效果。 3. 多任务学习：多任务学习是指同时训练一个模型来完成多个任务，这样可以使得模型在各个任务之间共享知识，提高学习效率。ERNIE 2.0采用多任务学习的方式，增量式构建预训练任务，从而使得模型能够更好地理解和处理自然语言。 4. 知识增强：ERNIE 2.0框架结合了多源丰富知识，包括词汇、结构、语义等方面的知识，使得模型能够更加深入和准确地理解自然语言。 5. 实际应用：ERNIE 2.0在实际应用中表现出色，特别是在情感分析、文本匹配、自然语言推理、词法分析、阅读理解、智能问答等任务上，其表现全面显著超越世界领先技术。 6. 通用语言理解评估基准GLUE：GLUE是一个用于评估语言理解模型性能的基准，ERNIE 2.0在该基准上首次突破90分，获得全球第一的成绩，这证明了其在通用语言理解任务中的优秀表现。