ERNIE开创性地将大数据预训练与多源丰富知识相结合，持续学习海量数据中的知识，将机器语义理解水平提升到一个新的高度。以中文模型为例，目前ERNIE已经学习了1500万篇百科语料和词语、实体知识，700万个人类对话，3亿的文章的因果结构关系，以及10亿次的搜索查询与结果的对应关系，以及2000万的语言逻辑关系知识。模型还在持续不断地建模新的海量数据与知识，不断地提升下游的应用效果。ERNIE在中英文的16个任务上已经超越了业界最好模型，全面适用于各类NLP应用场景。
目前，EasyDL已预置了领先的预训练模型ERNIE2.0，并配套了多种NLP经典算法网络，支持了文本分类、短文本匹配和序列标注等典型文本处理任务。
近日，文心（ERNIE）重磅发布三项功能，新增定制多标签文本分类、情感倾向分析、文本实体抽取模型等功能，同时数据管理能力也进一步增强，更好地满足NLP领域开发者需求，开发者可通过百度AI开发平台EasyDL进行使用。
EasyDL是百度大脑面向企业开发者推出的零门槛AI开发平台，基于百度自主研发的深度学习平台飞桨，结合业界先进的工程服务技术打造，覆盖视觉与自然语言处理两大技术方向，支持一站式智能标注、模型训练、服务部署等全流程功能。目前EasyDL已经被广泛应用在零售、互联网、安全生产、工业质检、教育、医疗、交通等20多个行业，拥有70多万用户。
使用EasyDL简单三步即可完成NLP任务配置与训练，性能优异。
那么，文心这么厉害，有没有机会和高工面对面，快速掌握技术原理与实际应用？
本周六，百度资深研发工程师空降上海，一个上午从文心（ERNIE）技术解析到实战演练为你解析如何定制企业高精度NLP模型。（文末海报报名哦）
我们先来点技术干货稍做预习，了解下文心（ERNIE）近期重磅上线的多项实用功能！
新增定制化多标签文本分类功能
“多标签文本分类”指对一段文本同时标记多个标签，如：“未来的学和教正在发生颠覆，学生将会在家里学习，机器人将走上讲台。”可对应标签为“教育”、“科技”。该功能应用场景广泛，如媒体场景中对新闻内容进行自动归类，在内容推荐场景中利用内容标签提升召回，通过自动标签功能对知识文档进行多层级分类等。
目前，EasyDL平台经典版和专业版均新增了这项功能，在“专业版”的任务配置过程中，开发者还可选择ERNIE Tiny、ERNIE Large、ERNIE Base三种各有所长的预训练模型。
新增定制化情感倾向分析功能
“情感倾向分析”指对一段文本进行“积极情感”或“消极情感”的判断，如“酒店位置很好，服务周到热情，下次一定会再来”的用户评价，部署模型后可直接得到“Positive（积极情感）”的标签和99%的置信度。
该功能最常应用于用户评论分析和舆情分析，比如商品、店铺的口碑分析，对事实性的新闻事件或互联网话题进行舆情分析等，在汽车、餐饮、酒店等多个垂类上，分析准确率可达到95%以上。
目前，该功能已经上线EasyDL经典版，后续平台将逐步增加基于实体级和句子级的情感分类，力求覆盖更多的应用需求。
文本数据管理和数据标注功能全面升级
针对开发者数据管理和数据标注过程中的痛点，EasyDL支持了更加灵活的数据格式，当前可支持zip、Excel、TXT三种文件格式进行上传。除了提供在线标注能力外，还提供智能标注功能，大幅降低了开发者的标注成本，开发者可直接上传未标注数据体验该功能。
图：文本智能标注示意图
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