？问的是啥我都没看太懂

ERNIE原理不懂吗，ERNIE就是使用信息实体增强语言表示

主要是不明白，ERNIE的定位是什么？如果是作为一个增强语言表示层的话，是不是说就是一个高级的word embedding?

可以听听AI Studio的“7天打卡课”，里面有用ernie进行情感分类的实验，还有和其他模型的对比。

ERNIE对标bert

谢谢。

感觉差不多

ERNIE在进阶阶段课程有讲的，，例子是情感分析好像

照这么理解像ERNIE、BERT这样的模型就成了词汇用向量做标签的标注数据了。然后在这个高品质的数据集上做分类任务，比如情感分类。或者这也相当于做了部分特征工程的工作-把文字输入映射到了向量空间，在此基础上就可以利用文本描述，用回归的方式进行用户画像。感觉这些模型已经成了NLP的“基础设施”。

情感分析模型

情感分析模型，首页课程深度学习7日打卡应Day4那期有讲到，能够分析一些用户评论对商品是好感还是坏感，那天的作业也是这个，你可以去看看

BERT 的全称是基于 Transformer 的双向编码器表征，其中「双向」表示模型在处理某一个词时，它能同时利用前面的词和后面的词两部分信息。这种「双向」的来源在于 BERT 与传统语言模型不同，它不是在给定所有前面词的条件下预测最可能的当前词，而是随机遮掩一些词，并利用所有没被遮掩的词进行预测

您好，请问是否还有这个课程的链接呢？

可以可以。

学习中。。。。。。

这是不是相当于目标检测里基于coco的预训练模型？

其实是预训练模型

我觉得ERNIE是预训练模型，可能是一套，PaddleNLP里有ERNIE模型，跟其他预训练模型一样的调用方法https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/paddlenlp/transformers

ERNIE(Enhanced Representation through Knowledge Integration)为代表的预训练模型