ELMo是context-dependent词向量生成的方法,一发表就成了the-state-of-the-art,论文Deep contextualized word representations 已经被NAACL收录。 1. 怎样算是一个好的Embedding ELMo的作者认为一个好的embedding需要满足两个条件,(1)能够捕捉到语法和语义信息,(2)能够区分一词多义的情况。 2. ELMo: Embedding from ...
[论文笔记]ELMo 赵来福 NLP业余爱好者146 人赞同了该文章 Deep contextualized word representations 1. Introduction 什么是一个好的词向量 能够反映出语义和语法的复杂特征. 能够准确的对不同上下文进行反应. deep contextualized 词向量的特点 使用理念方面:在原先的词向量模型中, 每个词对应着一个向量, 但是这个模...
六组基准NLP任务中的性能 表1显示了ELMo在六组基准NLP任务中的性能。在考虑的每项任务中,只需添加ELMo即可建立新的最新结果,相对于强大的基础模型而言,相对误差的减少范围为6-20%。这是跨多种集合模型架构和语言理解任务的非常普遍的结果。 biLM的表示可以捕获哪些信息? 样本效率和可视化学习权重 本篇论文主要贡献:...
ELMo解读（论文+PyTorch源码）ELMo解读（论⽂+PyTorch源码）ELMo的概念也是很早就出了，应该是18年初的事情了。但我仍然是后知后觉，居然还是等BERT出来很久之后，才知道有这么个东西。这两天才仔细看了下论⽂和源码，在这⾥做⼀些记录，如果有不详实的地⽅，欢迎指出~⽂章⽬录 前⾔ ⼀. ELMo原理...
最简单的情况下,elmo只用最顶层: image.png 这就是某些论文中的情况,可以看做是本文的一个特例。而更普遍的做法,我们可以把所有的biLM层做一个线性组合: image.png 其中:stask是softmax正则化权重,rtask是缩放系数,允许根据任务来缩放所有的elmo向量。r在优化实践过程中有比较重要的作用。biLM的每一层都有不同...
ELMO模型 概述ELMO是在2018年的论文《Deepcontextualizedwordrepresentations》中提出的。ELMo是一种新型深度语境化词表征,可对词进行复杂特征(如句法和语义)和词在语言语境中的变化进行建模(即对多义词进行建模)。我们的词向量是深度双向语言模型(biLM)内部状态的函数,在一个大型文本语料库中预训练而成。说到词向量,我...
在ELMo中使用适当数量的dropout,并在损失中添加 2.4 预训练过程 在作者的预训练过程中,用了两层的biLSTM,共计4096个单元,输出纬度为512,并且第一层和第二层之间有residual connection,包括最初的那一层文本向量(上下文不敏感类型的词表征使用2048个字符卷积filter,紧接着两层highway layers)整个ELMO会为每一个词...
ELMO及前期工作 and Transformer及相关论文 论文1 https://arxiv.org/pdf/1705.00108.pdf Semi-supervised sequence tagging with bidirectional language models 理解序列标注中,如何使用动态embedding向量(bilstm) 1、上下文敏感 2、泛化能力增强 论文2 https://arxiv.org/pdf/1802.05365.pdf...
ELMo是一种在词向量(vector)或词嵌入(embedding)中表示词汇的新方法。这些词嵌入方法在下列几种NLP问题中能有效生成最先进(SOAT)的结果: 全球的自然语言处理学家都开始在学术或应用领域的NLP问题中使用ELMo。建议你查看ELMo的初始论文(...
ELMo是一种在词向量(vector)或词嵌入(embedding)中表示词汇的新方法。这些词嵌入方法在下列几种NLP问题中能有效生成最先进(SOAT)的结果: 全球的自然语言处理学家都开始在学术或应用领域的NLP问题中使用ELMo。建议你查看ELMo的初始论文(https://arxiv.org/pdf/1802.05365.pdf)。通常我不会建议大家去读学术论文因为它...