ERNIE（Enhanced Representation through kNowledge IntEgration）是由百度提出的一種預訓練語言模型，旨在通過整合知識來提高自然語言理解的能力。ERNIE模型基於Transformer結構，類似於BERT模型，但引入了新的預訓練任務和策略來豐富模型的語義表示。
關鍵特點如下：
多粒度知識建模。ERNIE不僅關注詞的表示，還關注短語、實體和句子的表示，有助於捕捉語言中的豐富結構。
連續語義融入策略。在預訓練階段融入實體識別和語義關係挖掘，以更好地理解句子的語義。
知識增強。利用大量的知識圖譜數據，在預訓練階段將結構化知識融入模型中，提高模型的知識表示能力。
解決了BERT模型的局限性。如只能捕獲局部語言信號，缺乏對句子全局的建模等問題，ERNIE通過改進預訓練任務和策略，提高了模型在自然語言理解任務上的性能。
套用於多種任務。ERNIE在多個自然語言處理任務上取得顯著性能提升，如閱讀理解、命名實體識別和情感分類等。
與BERT相比，ERNIE通過改進預訓練任務和策略，能夠更好地利用詞法結構、語法結構和語義信息，從而提高了模型的通用語義表示能力。