*ERNIE* 通过建模海量数据中的词、实体及实体关系，学习真实世界的语义知识。相较于 *BERT* 学习局部语言共现的语义表示，*ERNIE* 直接对语义知识进行建模，增强了模型语义表示能力。

在 *BERT* 模型中，我们通过『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』相关的任何知识。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。

训练数据方面，除百科类、资讯类中文语料外，*ERNIE* 还引入了论坛对话类数据，利用 **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，进一步提升模型的语义表示能力。

我们在自然语言推断，语义相似度，命名实体识别，情感分析，问答匹配 5 个公开的中文数据集合上进行了效果验证，*ERNIE* 模型相较 *BERT* 取得了更好的效果。

在完成 ERNIE 模型的预训练后，即可利用预训练参数在特定的 NLP 任务上做 Fine-tuning。以下基于 ERNIE 的预训练模型，示例如何进行分类任务和序列标注任务的 Fine-tuning，如果要运行这些任务，请通过 [模型&数据](#模型&数据) 一节提供的链接预先下载好对应的预训练模型。