from: https://zhuanlan.zhihu.com/p/51679783 2018年3月份,ELMo[1][2]出世,该paper是NAACL18 Best Paper。在之前2013年的word2vec及2014年的GloVe的工作中,每个词对应一个vector,对于多义词 ...
两篇讲ELMO的好文,mark from :https: zhuanlan.zhihu.com p and:https: blog.csdn.net triplemeng article details 介绍 之前的glove以及word vec的word embedding在nlp任务中都取得了最好的效果,,现在几乎没有一个NLP的任务中不加word embedding。我们常用的获取embed ...
2019-05-19 16:33 0 559 推荐指数:
from: https://zhuanlan.zhihu.com/p/51679783 2018年3月份,ELMo[1][2]出世,该paper是NAACL18 Best Paper。在之前2013年的word2vec及2014年的GloVe的工作中,每个词对应一个vector,对于多义词 ...
Contextualized Word Embedding 同样的单词有不同的意思,比如下面的几个句子,同样有 “bank” ,却有着不同的意思。但是用训练出来的 Word2Vec 得到 “bank ...
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1802.05365.pdf 简介 以往的词向量如word2vec、glove等词向量模型,针对某一个词生成的词向量都是固定的,无法解决 ...
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1. ELMo整体模型结构2. 字符编码层3. biLMs ...
1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention ...
1 概述 word embedding 是现在自然语言处理中最常用的 word representation 的方法,常用的word embedding 是word2vec的方法,然而word2 ...
1.背景知识 one-hot -> word class -> word embedding 不过传统的word embedding解决不了多义词的问题。 2. ELMO 为了解决上述问题,首先有了ELMO。 它是一个双向的RNN网络,这样每一个单词都对应两个 ...
预训练 先在某个任务(训练集A或者B)进行预先训练,即先在这个任务(训练集A或者B)学习网络参数,然后存起来以备后用。当我们在面临第三个任务时,网络可以采取相同的结构,在较浅的几层,网络参数可以直接 ...