为了训练该模型 ， 本文还采用embedding memory机制来控制训练时梯度的更新频率和优化目标的权重 ， 并提出四种特殊的损失函数来进行预训练；最终本文提出的模型在多个知识驱动的下游任务均取得较好效果 。
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