论文解读：K-BERT：Enabling Language Representation with Knowledge Graph（AAAI-20）
Part1 Introduction
BERT这种公共模型，对于通用领域表现优秀，但是垂直领域表现不佳，除非在垂直领域进行训练，但是非常耗时耗力。将知识图谱整合到语言表示中，领域知识将能提升垂直领域的任务，并且模型具有更好的可解释性。
论文提出的K-BERT通过引进知识图谱（将知识库中的结构化信息（三元组）融入到预训练模型）中，可以更好地解决领域相关任务。
Part2 Methods
模型主要包括四个子模块：Knowledge layer、Embedding layer、Seeing layer和Mask-Transformer Encoder
对于输入句子，知识层首先从KG中将相关的三元组注入，将原始句子转换为句子树。 然后将句子树同时输入到嵌入层和查看层，然后将其转换为令牌级嵌入表示和可见矩阵。 可见矩阵用于控制每个标记的可见区域，防止由于注入太多知识而改变原始句子的含义。
Knowledge layer用于将知识图谱注入到句子中并且完成句子树的转换。
1)Knowledge layer
Input：s=[
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