随着科学技术的进步与发展，人工智能已***到生活中的各个方面，越来越多的企业已将AI技术投入到实际应用中来提升运营效率。人脸识别、语音识别、文字识别（OCR）、自然语言处理等通用AI技术，已经成为企业智能化转型的必备技能。而某些专业领域，例如工业制造、科研医疗、金融保险等行业，需要更加专业的定制化AI解决方案，来实现企业的智能化转型。百度飞桨EasyDL正是一款能够帮助企业和开发者快速定制开发高精度
ERNIE开发套件
分享嘉宾：孙宇，百度NLP主任研发架构师、语义计算技术负责人。本文根据作者在“2019自然语言处理前沿论坛”语义理解主题的特邀报告整理而成。本报告提纲分为以下3个部分：·语义表示·语义匹配·未来重点工作语义计算方向在百度NLP成立之初就开始研究，研究如何利用计算机对人类语言的语义进行表示、分析和计算，使机器具备语义理解能力。相关技术包含语义表示、语义匹配、语义分析、多模态计算等。本文主要介绍百度在
一、ERNIE安装配置类问题Q1：最适合ERNIE2.0的PaddlePaddle版本是？A1：PaddlePaddle版本建议升级到1.5.0及以上版本。Q2：ERNIE可以在哪些系统上使用?A2：优化后各个系统都会支持，目前建议在Linux系统使用。二、ERNIE使用类问题Q1：ERNIE目前能做哪些任务？A1：（1）基于ERNIE模型Fine-tune后，直接能做的任务如下：•词性标注任务，
ERNIE是百度自研的持续学习语义理解框架，该框架支持增量引入词汇（lexical）、语法（syntactic）、语义（semantic）等3个层次的自定义预训练任务，能够全面捕捉训练语料中的词法、语法、语义等潜在信息。ERNIE2.0实现了在中英文16个任务上的最优效果，具体效果见下方列表。一、ERNIE2.0中文效果验证我们在9个任务上验证ERNIE2.0中文模型的效果。这些任务包括：自然语言
2019年7月，百度ERNIE再升级，发布持续学习的语义理解框架ERNIE 2.0，及基于此框架的ERNIE 2.0预训练模型,本篇内容教大家如何下载和使用！
艾尼（ERNIE）是百度自研的持续学习语义理解框架，该框架支持增量引入词汇（lexical）、语法 （syntactic） 、语义（semantic）等3个层次的自定义预训练任务，能够全面捕捉训练语料中的词法、语法、语义等潜在信息。
英文上，ERNIE 2.0在自然语言理解数据集GLUE的7个任务上击败了BERT和XLNet。中文上，在包括阅读理解、情感分析、问答等不同类型的9个数据集上超越了BERT并刷新了SOTA。
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