知识增强预训练语言模型：现状与趋势

"这篇论文是关于知识增强预训练语言模型的研究综述，由AWS AI的多位研究人员撰写。文章探讨了预训练语言模型如何通过大规模文本数据学习到信息语境化的表示，以及它们在自然语言处理任务中的应用。尽管当前的预训练模型能够从训练语料中获取一定知识，但其知识理解能力仍有待提高。为了改善这一状况，将知识整合到预训练模型中已成为一个活跃的研究领域。论文提供了对这一新兴领域——知识增强预训练语言模型（KE-PLMs）的全面调查，包括三个分类体系，并回顾了KE-PLM在多个自然语言理解和生成任务中展现出的优越性能。" 在预训练语言模型（PLMs）的发展中，一个关键的突破是它们能从海量的无标注文本中学习到上下文依赖的词向量表示。这些模型，如BERT、GPT和ELECTRA等，通过自监督学习方法，例如 masked language modeling 或 next sentence prediction，能够在未见过的数据上展现出强大的泛化能力。然而，尽管这些模型能够捕获文本中的局部和全局模式，但它们对于世界知识的理解往往有限。这是因为它们主要依赖于上下文信息来推断含义，而不能直接访问或利用已知的事实。 为了解决这个问题，知识增强预训练语言模型（KE-PLMs）应运而生。这类模型试图将结构化知识库（如知识图谱）或非结构化的文本知识与预训练模型相结合，以增强模型的知识理解能力。例如，通过在预训练阶段引入实体链接、知识注入或者联合训练，使得模型在处理任务时能够利用到附加的知识源。这种方法已经在问答、文本推理、情感分析等任务上显示出优势，因为它允许模型在缺乏上下文信息时也能做出正确的决策。 KE-PLMs的三个主要分类包括：(1) 基于知识编码的方法，这些方法将知识直接嵌入到模型的表示层；(2) 基于知识检索的方法，模型能够查询外部知识库以获取相关信息；(3) 基于知识融合的方法，将知识与原始文本结合以生成更丰富的上下文表示。每种方法都有其优缺点，适用于不同的应用场景。 KE-PLMs的应用广泛，涵盖了自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）等多个方面。在NLU任务中，如机器阅读理解，KE-PLMs能够更好地理解问题和文本之间的关系，提高答案准确率。在NLG任务，如摘要生成或对话系统，模型可以生成更准确、更连贯的文本，因为它们能够利用知识来补充或验证生成内容的合理性。 知识增强预训练语言模型是当前NLP研究的一个重要方向，它旨在弥补纯预训练模型在知识表示上的不足，从而提升模型在各种任务中的表现。随着研究的深入，我们可以期待未来模型在理解和生成语言时将更加智能，更加接近人类的理解水平。