随着BERT等预训练模型横空出世，NLP方向迎来了一波革命，预训练模型在各类任务上均取得了惊人的成绩。随着各类预训练任务层出不穷，也有部分研究者考虑如何在BERT这一类模型中引入或者强化知识图谱中包含的信息，进而增强BERT对背景知识或常识信息的编码能力。本文主要关注于如何在BERT中引入知识图谱中信息，并survey了目前已公布的若干种方法，欢迎大家批评和

C的初始化顺序非常重要，牢记才能不出常识性的错误。其初始化顺序为：1类中的static成员是最先初始化的，这个是先于main函数的执行的，但是必须注意，如果这个成员只是在类中声明，而没有在类外边进行定义的话，那么这个是不会开辟内存的，是不会初始化的。2调用基类的构造函数。但是基类分为两种顺序，特别注意。一种是虚继承的基类；另一种是普通继承