这里给出的是用LSTM做语言模型的ELMo,和原论文一样,这里的语言模型也可以使用transformer等; 先不细究模型,首先我们需要知道工作的大致流程,因为是要预训练,模型的输入是大量的句子,我们的目标是根据当前词预测下一个词,依次来自训练得到参数,后面会提到双向语言模型,以前向来看,其target就是input句子所有词后移一位...
近18个月以来NLP领域的格局发生了重大变化,诸如Google的BERT和Zalando的Flair等NLP模型已经能够分析语句并掌握上下文中的信息。 ELMo模型 能够理解上下文语境是NLP领域的一项重大突破,这归功于ELMo(Embeddings from Language Models),它是Al...
ELMo模型的结构如图所示。使用LSTM构建双向语言模型，同样可以使用transformer等其他模型。预训练阶段，模型接受大量句子作为输入，目标是预测每个词后的下一个词。以句子“bos I love cake eos”为例，目标是预测“love cake eos pad”。数据准备包括构建词表和字符表，统计出现频率，根据设定下限构建词汇表...
ELMo 是第一个使用预训练模型进行词嵌入的方法,通过将需要处理的语句输入 ELMo,我们可以得到句子中每个词的向量表示。 论文 《Deep contextualizedword representations》 提出了 ELMo 模型 论文地址: https://arxiv.org/abs/1802.05365 对ELMo 的视频介绍 视频地址: https://vimeo.com/277672840 10、ULMFit 在Kaggle...
File "C:\Users\YNT\Desktop\重要文件夹\数据集\EMLo相关\pytorch_bert_elmo_example-master\model.py", line 90, in get_bert ids = self.tokenizer(sentence_lists, padding=True, return_tensors="pt") TypeError: 'BertTokenizer' object is not callable 可是发现您代码里并不存在BertTokenizer对象? Sho...
近18个月以来NLP领域的格局发生了重大变化,诸如Google的BERT和Zalando的Flair等NLP模型已经能够分析语句并掌握上下文中的信息。 ELMo模型 能够理解上下文语境是NLP领域的一项重大突破,这归功于ELMo(Embeddings from Language Models),它是AllenNLP研发的一种最先进的NLP架构。当你读完这篇文章,你会和我一样成为ELMo的忠实...
在近几年,NLP 领域得到了快速的发展,包括 ELMo ,BERT在内的新方法不断涌现,显著提高了模型在一系列任务的表现。在本文中,作者针对主要的 NLP 模型、常用开源机器学习库和多任务学习的相关资源进行了归纳,提供了包括论文、代码、视频和博客在内的多种学习资源。