自然语言表征模型最近受到非常多的关注，例如在大规模语料库上预训练的 BERT，它可以从纯文本中很好地捕捉丰富的语义模式，经过微调后可以持续改善不同 NLP 任务的性能。因此，我们获取 BERT 隐藏层表征后，可用于提升自己任务的性能。但是，已有的预训练语言模型很少考虑知识信息，具体而言即知识图谱（knowledge graphs，KG），知识图谱能够提供丰富的结构化知识事实，以便进行更好的知识理解...
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