概述
ERNIE（Enhanced Representation through kNowledge Integration）是百度自主研发的预训练语言模型，通过融合海量文本与知识图谱，显著提升自然语言处理任务的效果。其核心优势在于：
- 🔍 多模态知识增强：结合实体识别、关系抽取等技术
- 📈 超大规模训练：基于百亿级参数量的模型架构
- 🔄 双向预训练机制：同时优化语言理解和生成能力
技术特点
知识注入技术
通过引入知识图谱（Knowledge Graph）与实体链接（Entity Linking）模块，ERNIE在文本理解时能准确关联实体信息知识注入架构动态掩码策略
采用上下文感知的掩码（Context-Aware Masking）方法，在训练过程中随机遮蔽文本片段以增强模型泛化能力动态掩码示意图多语言支持
支持中英文等多种语言的联合训练，特别优化了中文语境下的歧义消解（Ambiguity Resolution）能力多语言处理示意图
应用场景
- 📚 文档问答：提升信息检索与问答系统的准确性
- 🤖 对话理解：增强智能客服的语义理解能力
- 🧠 文本生成：优化机器写作与内容创作效果
应用场景示意图
扩展阅读
想深入了解ERNIE的技术细节？可参考：
ERNIE模型技术白皮书
或探索相关实践案例：ERNIE应用教程