A Survey of Knowledge Enhanced Pre-trained.pdf
【导读】预训练模型是当下研究的热点，来自西电的研究人员发布《知识增强的预训练模型》，非常值得关注！
预训练模型通过自监督学习方法在大规模文本语料库上学习上下文化的词表示，该方法经过微调后取得了良好的性能。然而，这些模型的健壮性差，且缺乏可解释性。带有知识注入的预训练模型(knowledge enhanced pre- training model, KEPTMs)具有深刻的理解和逻辑推理能力，并在一定程度上引入了可解释性。在这个综述中，我们提供了自然语言处理的KEPTMs的全面概述。首先介绍了预训练模型和知识表示学习的研究进展。然后我们从三个不同的角度对现有KEPTMs进行了系统的分类。最后，对KEPTMs的未来研究方向进行了展望。
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