ELMo 使用深度双向 LSTM 模型生成上下文相关嵌入。它根据单词的上下文为单词提供不同的嵌入。 ELMo 的主要特点: 1.情境化表示:ELMo 嵌入根据单词出现的上下文而有所不同。这与 Word2Vec 或 GloVe 等传统嵌入不同,后者为每个单词提供单一表示形式,而不管上下文如何。 2.深度表示: ELMo 使用深度双向 LSTM 网络来...
这些都组合成一个项目嵌入,对于用户来说,一个单独的嵌入,它是所有用户嵌入功能的混合映射,并被馈送到模型的 softmax 层中,这些层比较 softmax 层输出之间的距离,即用户点击项目的可能性, 以及一组 Ground Truth 项,即用户已经与之交互的一组项。项目的对数概率是两个 n 维向量(即 query 和 item 嵌入)的点积。
对于每个嵌入(embedding),我们都会根据这些学习到的注意力权重生成一个加权平均值(weighted average value)。我们计算查询矩阵(query)和键矩阵(key)之间的点积,最后通过 softmax 对权重进行归一化处理。多头注意力机制(Multi-head attention)指的是并行执行多次缩放点积注意力的计算,并将结果串联成一个向量。 缩放点积注...
ELMo使用双向LSTM（Long Short-Term Memory）网络作为基础架构。该网络包括一个向前的LSTM和一个向后的LSTM，它们分别从左到右和从右到左遍历文本序列，学习每个词的前向和后向上下文。这个双向LSTM被训练为一个语言模型，目标是预测句子中的下一个词（对于前向LSTM）和前一个词（对于后向LSTM）。对于给定的文本序...
其中,是输入token的embedding,表示softmax层的参数,和分别是双向LSTM的参数。 对于每个输入的token,一个L层的双向LSTM输出有2L+1个向量: 其中,表示第层中底个节点的输出(和分别表示前向和反向),表示token layer,表示双向LSTM layer。 在下游的任务中, ELMo把所有层的R压缩在一起形成一个向量: ...
加入词汇表长度为10000,首先使用one-hot形式表示每一个单词,经过隐层300个神经元计算,最后使用Softmax层对单词概率输出。每一对单词组,前者作为x输入,后者作为y标签。 假如我们想要学习的词向量维度为300,则需要将隐层的神经元个数设置为300(300是Google在其发布的训练模型中使用的维度,可调)。隐层的权重矩阵就是...
ESIM基于双向LSTM对前提query和假设query进行特征提取,局部推理层通过假设隐状态与前提隐状态做attention,并将attention的输出做差和乘,最后将向量拼接到一起输入推理合成模块。推理合成会使用另一个双向LSTM,并将提取的特征向量进行池化操作,最后进行预测。 但是在本类搜场景下,ESIM存在一个问题,因为这一场景具有类目约束...
在介绍完了如何处理数据以及如何构造样本之后,就可以构建我们的神经网络语言模型了,下面是使用LSTM构建的语言模型的大体结构: ▲使用循环神经网络实现自然语言模型的示意图 那可以看出上面着重写出来的两层: embedding层; softmax层; 那接下来介绍embedding层。embedding层也称为词向量层或者是词嵌入层。那大家肯定知道在...
对于每个嵌入(embedding),我们都会根据这些学习到的注意力权重生成一个加权平均值(weighted average value)。我们计算查询矩阵(query)和键矩阵(key)之间的点积,最后通过 softmax 对权重进行归一化处理。多头注意力机制(Multi-head attention)指的是并行执行多次缩放点积注意力的计算,并将结果串联成一个向量。
ESIM基于双向LSTM对前提query和假设query进行特征提取,局部推理层通过假设隐状态与前提隐状态做attention,并将attention的输出做差和乘,最后将向量拼接到一起输入推理合成模块。推理合成会使用另一个双向LSTM,并将提取的特征向量进行池化操作,最后进行预测。 但是在本类搜场景下,ESIM存在一个问题,因为这一场景具有类目约束...