elmo

这一讲承接了上一讲关于Transformer的部分，依次介绍了基于Transformer的多个模型，包括 ELMO、BERT、GPT 。 因为上述的模型主要是应用在NLP中，因此首先我们必须清楚如何将离散的文本数据喂给模型，即如何用向量的方式来表征输入到模型的中的文本数据。最简单的一种方式就是 one-hot向量 ，假设现在文档中只有apple、bag、cat、dog、elephant五个单词，那么就可以使用维度为5的向量对它们进行唯一的表示，如 a p p l e = [ 1 , 0 , 0 , 0 , 0 ] 、 b a g = [ 0 , 1 , 0 , 0 , 0 ] 、 c a t = [ 0 , 0 , 1 , 0 , 0 ] 、 d o g = [ 0 , 0 , 0 , 1 , 0 ] 、 e l e p h a n t = [ 0 , 0 , 0 , 0 , 1 ] apple = [ 1,0,0,0,0]、bag = [ 0,1,0,0,0]、cat = [ 0,0,1,0,0]、dog = [ 0,0,0,1,0]、elephant = [ 0,0,0 ,0,1] a p p l e = [ 1 , 0 , 0 , 0 , 0 ] 、 b a g = [ 0 , 1 , 0 , 0 , 0 ] 、 c a t = [ 0 , 0 , 1 , 0 , 0 ] 、

前言 词向量技术将自然语言中的词转化为稠密的向量，相似的词会有相似的向量表示，这样的转化方便挖掘文字中词语和句子之间的特征。生成词向量的方法从一开始基于统计学的方法（共现矩阵、SVD分解）到基于不同结构的神经网络的语言模型方法。这里总结一下比较经典的语言模型方法：word2vec、glove、ELMo、BERT。 其中BERT是最新Google发表的模型，在11个经典的NLP任务中全面超越最佳模型，并且为下游任务设计了简单至极的接口，改变了之前花销的Attention、Stack等盖楼似的堆叠结构的玩法，应该属于NLP领域里程碑式的贡献。 word2vec word2vec来源于2013年的论文《Efficient Estimation of Word Representation in Vector Space》，它的核心思想是通过词的上下文得到词的向量化表示，有两种方法：CBOW（通过附近词预测中心词）、Skip-gram（通过中心词预测附近的词）： CBOW : 通过目标词的上下文的词预测目标词，图中就是取大小为2的窗口，通过目标词前后两个词预测目标词。具体的做法是，设定词向量的维度d，对所有的词随机初始化为一个d维的向量，然后要对上下文所有的词向量编码得到一个隐藏层的向量，通过这个隐藏层的向量预测目标词，CBOW中的做法是简单的相加，然后做一个softmax的分类

I am currently trying to compare the similarity of millions of documents. For a first test on a CPU I reduced them to around 50 characters each and try to get the ELMo Embedding for 10 of them at a time like this: ELMO = "https://tfhub.dev/google/elmo/2" for row in file: split = row.split(";", 1) if len(split) > 1: text = split[1].replace("\n", "") texts.append(text[:50]) if i == 300: break if i % 10 == 0: elmo = hub.Module(ELMO, trainable=False) executable = elmo( texts, signature="default", as_dict=True)["elmo"] vectors = execute(executable) texts = [] i += 1 However, even with this small

ELMo: Embeddings from Language Models 引入了一种新的单词表示方式，该 表示方式的建模目标是：对单词的复杂特征建模（如：语法特征、语义特征），以及能适应不同的上下文（如：多义词）。 ELMo 词向量是由双向神经网络语言模型的内部多层向量的线性加权组成。 LSTM 高层状态向量捕获了上下文相关的语义信息，可以用于语义消岐等任务。 结果表明：越高层的状态向量，越能够捕获语义信息。 LSTM 底层状态向量捕获了语法信息，可以用于词性标注等任务。 结果表明：越低层的状态向量，越能够捕获语法信息。 来源： https://www.cnblogs.com/nxf-rabbit75/p/11635547.html