帮我重新润色下面这段文章：以下是一篇由百度推出的中文预训练语言模型ERNIE的论文摘要：

ERNIE (Enhanced Language Representation with Informative Entities) 是为解决许多 NLP 任务中存在的命名实体缺乏关联性问题而提出的。它基于语言模型的预训练思想，通过遮盖实体名称并要求模型预测这些名称，来建立实体和上下文的联系。同时，ERNIE 使用多任务学习，将大量任务的数据合并到一个模型中进行训练，进一步提高了它在不同 NLP 任务上的表现。在公开评测中，ERNIE 在 GLUE、DSTS 和 CMRC 均表现出优秀的性能。
这是一份摘自百度推出的中文预训练语言模型ERNIE的论文摘要。ERNIE（Enhanced Language Representation with Informative Entities）的提出是为了解决许多自然语言处理任务中存在的命名实体缺乏关联性问题。它采用语言模型的预训练思想，通过遮盖实体名称并让模型预测这些名称，来建立实体和上下文之间的联系。此外，ERNIE使用多任务学习，将大量任务的数据合并到一个模型中进行训练，从而进一步提高它在不同自然语言处理任务中的表现。在公开测试中，ERNIE在GLUE、DSTS和CMRC等任务表现出出色的性能。