Character-Aware Neural Language Models 这两个先行研究都是基于字符卷积网络来做的, 但是这其中有一个问题是字符卷积网络的低效问题, 详细见论文. 通过这篇论文我们也知道,能够实现最大效率利用字符共现来表达词义的网络就是 biLSTMs 网络, 这也是为什么这个模型采用这个网络的原因. 但是不同于这两个论文的是, ...
Embeddings from Language Models(ELMo)[2]是2018年提出的一种基于上下文的预训练模型,研究人员认为一个好的预训练语言模型应该能够包含丰富的句法和语义信息, 并且能够对多义词进行建模。 ELMo的本质思想通过大量语料学习到每个词的一般性embedding形式,此时是与上下文无关的;当在具体的NLP任务中时,此时每个词都具有了...
比如“bank”这个词,既可以表示“河岸”,也可以表示“银行”。Embeddings from Language Models(ELMo)[2]是2018年提出的一种基于上下文的预训练模型,研究人员认为一个好的预训练语言模型应该能够包含丰富的句法和语义信息, 并且能够对多义词进行建模。 ELMo的本质思想通过大量语料学习到每个词的一般性embedding形式,此时...
比如“bank”这个词,既可以表示“河岸”,也可以表示“银行”。Embeddings from Language Models(ELMo)[2]是2018年提出的一种基于上下文的预训练模型,研究人员认为一个好的预训练语言模型应该能够包含丰富的句法和语义信息, 并且能够对多义词进行建模。 ELMo的本质思想通过大量语料学习到每个词的一般性embedding形式,此时...
【NLP-13】ELMo模型(Embeddings from Language Models) 回到顶部 目录 ELMo简介 ELMo模型概述 ELMo模型解析 ELMo步骤 总结 一句话简介:2018年发掘的自回归模型,采用预训练和下游微调方式处理NLP任务;解决动态语义问题,word embedding 送入双向LSTM,损失函数基于两个LSTM判断的loss求和,最后通过softmax求解。
DailyPaper-0007-句向量-On the Sentence Embeddings from Pre-trained Language Models 上一篇看了BERT的句嵌入表示在语义文本相似性上表现不行,今天来学习下它为啥不行——各向异性。 (虽然这篇文章看了两天,但是周六日还是应该保持双休的,对不?hhhhh)
Protein language models learn summary representation that can be used to distill the knowledge from a large dataset, which can be used to improve downstream function prediction through transfer learning. The second type of feature that we use in this work is based on a pLM that captures global ...
Gecko: Versatile Text Embeddings Distilled from Large Language Models http://t.cn/A6QtusfE 本文介绍了Gecko,一个紧凑且多才多艺的文本嵌入模型。Gecko通过利用一个关键思想来实现强大的检索性能:将大型语...
We introduce a new set of deep contextualized word representations for computer programs based on language models. We train a set of embeddings using the ELMo (embeddings from language models) framework of Peters et al (2018). We investigate whether these embeddings are effective when fine-tuned ...
However, the sentence embeddings from the pre-trained language models without fine-tuning have been found to poorly capture semantic meaning of sentences. In this paper, we argue that the semantic information in the BERT embeddings is not fully exploited. We first reveal the theoretical connection ...