from: https://zhuanlan.zhihu.com/p/51679783 2018年3月份,ELMo[1][2]出世,該paper是NAACL18 Best Paper。在之前2013年的word2vec及2014年的GloVe的工作中,每個詞對應一個vector,對於多義詞 ...
兩篇講ELMO的好文,mark from :https: zhuanlan.zhihu.com p and:https: blog.csdn.net triplemeng article details 介紹 之前的glove以及word vec的word embedding在nlp任務中都取得了最好的效果,,現在幾乎沒有一個NLP的任務中不加word embedding。我們常用的獲取embed ...
2019-05-19 16:33 0 559 推薦指數:
from: https://zhuanlan.zhihu.com/p/51679783 2018年3月份,ELMo[1][2]出世,該paper是NAACL18 Best Paper。在之前2013年的word2vec及2014年的GloVe的工作中,每個詞對應一個vector,對於多義詞 ...
Contextualized Word Embedding 同樣的單詞有不同的意思,比如下面的幾個句子,同樣有 “bank” ,卻有着不同的意思。但是用訓練出來的 Word2Vec 得到 “bank ...
論文地址:https://arxiv.org/pdf/1802.05365.pdf 簡介 以往的詞向量如word2vec、glove等詞向量模型,針對某一個詞生成的詞向量都是固定的,無法解決 ...
ELMo的概念也是很早就出了,應該是18年初的事情了。但我仍然是后知后覺,居然還是等BERT出來很久之后,才知道有這么個東西。這兩天才仔細看了下論文和源碼,在這里做一些記錄,如果有不詳實的地方,歡迎指出~ 文章目錄前言一. ELMo原理1. ELMo整體模型結構2. 字符編碼層3. biLMs ...
1. 語言模型 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. 從Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention ...
1 概述 word embedding 是現在自然語言處理中最常用的 word representation 的方法,常用的word embedding 是word2vec的方法,然而word2 ...
1.背景知識 one-hot -> word class -> word embedding 不過傳統的word embedding解決不了多義詞的問題。 2. ELMO 為了解決上述問題,首先有了ELMO。 它是一個雙向的RNN網絡,這樣每一個單詞都對應兩個 ...
預訓練 先在某個任務(訓練集A或者B)進行預先訓練,即先在這個任務(訓練集A或者B)學習網絡參數,然后存起來以備后用。當我們在面臨第三個任務時,網絡可以采取相同的結構,在較淺的幾層,網絡參數可以直接 ...