无论是稍早提出的 Cove、Elmo、GPT, 还是能力更强的 BERT 模型，其建模对象主要聚焦在原始语言信号上，较少利用语义知识单元建模。这个问题在中文方面尤为明显，例如，BERT 在处理中文语言时，通过预测汉字进行建模，模型很难学出更大语义单元的完整语义表示。例如，对于乒 [mask] 球，清明上 [mask] 图，[mask] 颜六色这些词，BERT 模型通过字的搭配，很容易推测出掩码的字信息，但没有显式地对语义概念单元 (如乒乓球、清明上河图) 以及其对应的语义关系进行建模。
设想如果能够让模型学习到海量文本中蕴含的潜在知识，势必会进一步提升各个 NLP 任务效果。因此百度提出了基于知识增强的 ERNIE 模型。ERNIE 模型通过建模海量数据中的实体概念等先验语义知识，学习真实世界的语义关系。
具体来说，ERNIE 模型通过对词、实体等语义单元的掩码，使得模型学习完整概念的语义表示。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：
- Learned by BERT ：哈 [mask] 滨是 [mask] 龙江的省会，[mask] 际冰 [mask] 文化名城。
- Learned 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。
ERNIE 模型本身保持基于字特征输入建模，使得模型在应用时不需要依赖其他信息，具备更强的通用性和可扩展性。相对词特征输入模型，字特征可建模字的组合语义，例如建模红色，绿色，蓝色等表示颜色的词语时，通过相同字的语义组合学到词之间的语义关系。
此外，ERNIE 的训练语料引入了多源数据知识。除了百科类文章建模，还对新闻资讯类、论坛对话类数据进行学习，这里重点介绍下论坛对话建模。对于对话数据的学习是语义表示的重要途径，往往相同回复对应的 Query 语义相似。基于该假设，ERINE 采用 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，通过该方法建模进一步提升模型语义表示能力。
ERNIE 对实体概念知识的学习以及训练语料的扩展，增强了模型语义表示能力。为验证 ERNIE 的知识学习能力，研究者利用几道有趣的填空题对模型进行了考察。实验将段落中的实体知识去掉，让模型推理其答案。
可以看到 ERNIE 在基于上下文知识推理能力上表现的更加出色。
对于知识推理能力，ERNIE 在自然语言推断任务上做了进一步实验。XNLI 由 Facebook 和纽约大学的研究者联合构建，旨在评测模型多语言的句子理解能力。目标是判断两个句子的关系（矛盾、中立、蕴含）。ERNIE 与 Google 公布的 BERT 进行了比较：
实验表明，ERNIE 模型相较于 BERT，在语言推断效果上更胜一筹。
多个公开的中文数据集上的进一步效果验证显示，相较 BERT，ERNIE 模型均取得了更好的效果：
1. 语义相似度任务 LCQMC
LCQMC 是哈尔滨工业大学在自然语言处理国际顶会 COLING2018 构建的问题语义匹配数据集，其目标是判断两个问题的语义是否相同。
2. 情感分析任务 ChnSentiCorp
ChnSentiCorp 是中文情感分析数据集，其目标是判断一段话的情感态度。
3. 命名实体识别任务 MSRA-NER
MSRA-NER 数据集由微软亚研院发布，其目标是命名实体识别，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名等。
4. 检索式问答匹配任务 NLPCC-DBQA
NLPCC-DBQA 是由国际自然语言处理和中文计算会议 NLPCC 于 2016 年举办的评测任务，其目标是选择能够回答问题的答案。
研究团队表示，此次技术突破将被应用于多种产品和场景，进一步提升用户体验。未来百度将在基于知识融合的预训练模型上进一步深入研究。例如使用句法分析或利用其他任务的弱监督信号进行建模。此外，百度也会将该思路推广到其他语言，在其他语言上进一步验证。
