原文:【NLP-13】ELMo模型(Embeddings from Language Models)

目錄 ELMo簡介 ELMo模型概述 ELMo模型解析 ELMo步驟 總結 一句話簡介: 年發掘的自回歸模型,采用預訓練和下游微調方式處理NLP任務 解決動態語義問題,word embedding 送入雙向LSTM,損失函數基於兩個LSTM判斷的loss求和,最后通過softmax求解。 一 ELMo簡介 . 背景 word embedding 是現在自然語言處理中最常用的 word repres ...

2020-06-20 10:25 0 1844 推薦指數:

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[NLP]ELMO理解

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,無法解決一詞多義現象,如“蘋果”在不同的上下文中有不同的含義,它可表示一種水果、一個公司名稱或者手機、電腦 ...

Thu Mar 12 00:38:00 CST 2020 0 1072
0-4評價一個語言模型Evaluating Language Models:Perplexity

有了一個語言模型,就要判斷這個模型的好壞。 現在假設: 我們有一些測試數據,test data.測試數據中有m個句子;s1,s2,s3…,sm 我們可以查看在某個模型下面的概率: 我們也知道,如果計算相乘是非常麻煩的,可以在此基礎上,以另一種形式來計算模型的好壞程度。 在相乘 ...

Mon Jul 15 08:11:00 CST 2013 0 4155
NLP問題特征表達基礎 - 語言模型Language Model)發展演化歷程討論

1. NLP問題簡介 0x1:NLP問題都包括哪些內涵 人們對真實世界的感知被成為感知世界,而人們用語言表達出自己的感知視為文本數據。那么反過來,NLP,或者更精確地表達為文本挖掘,則是從文本數據出發,來盡可能復原人們的感知世界,從而表達真實世界的過程。這里面就包括如圖中所示的模型和算法,包括 ...

Thu Aug 03 23:56:00 CST 2017 0 1925
ELMO模型(Deep contextualized word representation)

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word2vec本質上是一個靜態模型,也就是說利用word2vec訓練完每個詞之后,詞的表示就固定了,之后 ...

Tue Dec 04 18:18:00 CST 2018 1 4084
 
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