学习ELMo从文本中提取特征的分步NLP指南

最新推荐文章于 2025-06-04 21:52:05 发布
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分类专栏： 人工智能,自然语言处理,理解,推理,Chatbot 文章标签： NLP 自然语言处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LuoXianXion/article/details/88869596
本文介绍了ELMo，一种先进的NLP框架，它通过双向语言模型提供上下文敏感的词向量，用于提高NLP任务的性能。文章讨论了ELMo的工作原理，与传统词嵌入的区别，并展示了一个在Python中使用ELMo进行情感分析的实例，证明了ELMo在处理多义词和上下文理解方面的优势。

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目录

语言模型嵌入（ELMo）

目录

什么是ELMo？

了解ELMo的工作原理

ELMo与其他单词嵌入有何不同？

实现：用于Python中文本分类的ELMo

我们还能用ELMo做些什么？

结束笔记

 

我从事不同的自然语言处理（NLP）问题（成为数据科学家的好处！）。每个NLP问题都是以自己的方式面临的独特挑战。这只是人类语言复杂，美丽和精彩的反映。

但有一点一直是NLP从业者心中的荆棘是无法（机器）理解句子的真正含义。是的，我在谈论背景。当被要求执行基本任务时，传统的NLP技术和框架非常棒。当我们试图为这种情况添加背景时，事情很快就消失了。

NLP格局在过去18个月左右发生了重大变化。像谷歌的BERT和Zalando的Flair这样的NLP框架能够解析句子并掌握它们的编写环境。

语言模型嵌入（ELMo）

在这方面取得的最大突破之一归功于ELMo，这是AllenNLP开发的最先进的NLP框架。当你完成这篇文章的时候，你也将成为一个伟大的E

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自然语言处理之语言模型：ELMo：ELMo模型架构详解
zhubeibei168的博客
06-04 756
ELMo（Embeddings from Language Models）是由Allen Institute for AI在2018年提出的一种预训练语言模型。与传统的词嵌入如Word2Vec和GloVe不同，ELMo通过双向LSTM（Long Short-Term Memory）网络生成上下文敏感的词嵌入，这在自然语言处理领域是一个重大的创新点。ELMo通过引入动态词嵌入，解决了传统静态词嵌入在处理多义词和上下文依赖性时的局限性，为NLP领域带来了显著的性能提升。
NLP之ELMo：ELMo模型的简介(解决一词多义的思路)、结构(预训练过程、如何使用ELMo的编码值、推理过程)之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
01-29 2229
​ NLP之ELMo：ELMo模型的简介(解决一词多义的思路)、结构(预训练过程、如何使用ELMo的编码值、推理过程)之详细攻略 目录 ELMo模型的简介 ELMo模型的结构 推荐文章 Paper：《ELMO：Deep contextualized word representations》翻译与解读 ELMo模型的简介 ELMo模型的概述 背景 ELMo优化了Word2Vec的静态特性：Word2Vec虽然可以表示词与词之间的语义以及相互之间的关系，但它本质上是一个完全静态的方式。
NLP学习笔记（ELMo）
qq_43390809的博客
09-19 845
IDEA 好的词表征模型应该同时兼顾两个问题： 一是词语用法在语义和语法上的复杂特点； 二是随着语言环境的改变，这些用法也应该随之改变。 每一个词语的表征都是整个输入语句的函数。具体做法就是先在大语料上以language model为目标训练出bi-LSTM模型，然后利用LSTM产生词语的表征。ELMo故而得名(Embeddings from Language Models)。 在之前2013年的word2vec及2014年的GloVe的工作中，每个词对应一个vector，对于多义词无能为力。ELM.
NLP《词汇表示方法（六）ELMO》
qq_29367075的博客
11-11 444
我们已经学习了多种词向量的表示方法，嵌入词向量，基本上都是通过学习语言模型LM学习来的副产品。 但是都有一个很大的缺点就是，每一个单词都假设只有一个特定的嵌入向量表示，这显然还是不太符合我们的语言习惯，因为显然有时候同一个词语会有不同的意思，也就是一词多义，不论是中文英文都有这现象。例如单独看一个词语 Apple，我们不能确定说它的含义是“苹果”还是“苹果公司”，单词表示固然重要，但是必须得结合上下文才能具体表达含义。也就是该词向量一旦训练完成，词向量都是不会变化了的，不论将来使用的上下文如何变化，词向量依
【NLP】ELMO
小马日记
10-07 284
一、含义： 1、ELMO的本质思想： 先用语言模型学好一个单词的Word Embedding，此时多义词无法区分。接下来在实际使用Word Embedding的时候，单词已经具备了特定的上下文了，这个时候可以根据上下文单词的语义去调整单词的Word Embedding表示，这样经过调整后的Word Embedding更能表达在这个上下文中的具体含义，自然也就解决了多义词的问题了。 2、ELMO的优...
NLP——ELMO模型
hei653779919的博客
04-23 1201
NLP——ELMO模型 1、模型预训练和模型微调 作为近些年来深度学习的两个应用思路，预训练和模型微调为后面的任务提供了良好的基础。所以，我们先来介绍一下预训练和模型微调的概念。 1.1 预训练 我们从一个例子开始，假设我们接到的是一个文本分类的任务，需要对数据集A中的文本进行文本分类，我们的首先要做的是对于A中的文本进行分词，生成词向量。然后采用某一个深度学习的模型。训练分类的参数。现在，我们将...
中文ELMo预训练语言模型文本向量化工具_支持中文文本语义特征提取与向量表示_基于深度学习的中文词向量生成系统_用于自然语言处理任务的特征工程与模型训练_提供高效便捷的文本向量化接.zip
最新发布
08-20
中文ELMo预训练语言模型文本向量化工具_支持中文文本语义特征提取与向量表示_基于深度学习的中文词向量生成系统_用于自然语言处理任务的特征工程与模型训练_提供高效便捷的文本向量化接.zip
自然语言处理之语言模型：ELMo：ELMo在文本分类中的应用
zhubeibei168的博客
06-04 764
ELMo模型通过其上下文敏感的词嵌入，为文本分类任务提供了强大的特征表示。通过将ELMo嵌入集成到分类模型中，我们可以显著提高模型的性能，尤其是在处理具有丰富语义和上下文信息的文本数据时。这展示了ELMo在NLP领域的广泛应用潜力，特别是在文本理解和分类任务中。双向循环神经网络（BiRNN）：ELMo使用两个方向的循环神经网络（RNN）来处理输入文本，一个从左到右，另一个从右到左。这样可以捕捉到词在句子中的前后文信息。多层表示。
基于ELMo词向量的textCNN中文文本分类python代码
06-22
在自然语言处理（NLP）领域，文本分类是一项基本任务，其目标是将文本输入映射到预定义的类别。在这个项目中，我们采用了一种结合了深度学习和预训练语言模型的方法——基于ELMo（Embeddings from Language Models）...
[NLP]自然语言处理 --- ELMo
摩登都市天空---专栏
09-24 4472
原文链接：Deep contextualized word representations ELMO，是Embedding from Language Model的缩写( Peters等人，2018年)，通过无监督预训练多层双向LSTM模型来学习带上下文信息的（Contextualized）单词表示。 1. Motivation 词向量在目前NLP技术发展和应用中具有重要作用，高质量的词向量...
深入浅出话表示学习：从Word2vec到Elmo，再到GPT，最后到BERT
卡布达
10-28 1431
首先，具体介绍各个模型特点之前，先从感性层面认识一下，这些模型到底在做什么：Word2vec是该领域从无到有的一个突破，后面所有厉害的模型都是在丰富完善表示学习这种方法。所以这里用Word2vec说明：比如用向量表示‘篮球’这个词，假定向量维度是256维，每一维表示不同的属性，随便说一下：第一维表示这个词有没有生命，第二维表示这个词有几条腿，第三维表示这个词跟体育相不相关，第四维表示这个词的感情色...
train.csv
11-01
titanic 数据集_train+test
NLP基础（八）：ELMO和GPT模型
lygeneral的博客
07-30 470
1.ELMO ELMO（Embedding from Language Model）是一种基于LSTM的词向量的生成方式，采用两个单向LSTM。词向量的表示基于当前的句子上下文，高层LSTM捕捉上下文的词特征（语义），底层LSTM捕捉句法层次信息（语法）。网络架构如下图： 其中，前向语言模型： 后向语言模型： 目标函数最大化： 优点是解决了一词多义，在一些任务上有提升。 缺点是LSTM串行，训练成本大，LSTM对长距离的提取特征不如Transformer。 2.GPT GPT（Generative
【NLP】ELMO、GPT、BERT、BART模型解读及对比分析
酒酿小圆子呀～
01-12 1833
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是由 OpenAI 开发的一类生成式预训练语言模型。基于 Transformer 架构，GPT 模型具备强大的自然语言处理能力，能够通过自回归方式生成文本。自首次推出以来，GPT 系列模型在多个领域的文本生成任务中表现出色，并在语言建模、文本生成、对话系统等任务中取得了显著的成果。GPT 系列模型的核心优势在于其预训练-微调（Pre-training & Fine-tuning）的训练策略。
[NLP]高级词向量表达之ELMo详解
GFDGFHSDS的博客
04-06 3306
一、引言 词向量是自然语言处理任务中非常重要的一个部分，词向量的表征能力很大程度上影响了自然语言处理模型的效果。如论文中所述，词向量需要解决两个问题： （1）词使用的复杂特性，如句法和语法。 （2）如何在具体的语境下使用词，比如多义词的问题。 传统的词向量比如word2vec能够解决第一类问题，但是无法解决第二类问题。比如：“12号地铁线马上就要开通了，以后我们出行就更加方便了。”和“你什么时候方...
NLP实战之ELMo词向量文本分类
vivian_ll的博客
09-21 3027
ELMo词向量文本分类 原理讲解 ELMo出处：论文Deep contextualized word representations ELMo无需标注。 原理可参考：从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史-张俊林 模型构建与训练 中文预训练模型：github上有哈工大的HIT-SCIR/ELMoForManyLangs，多种语言，注意区分有繁体中文和简体中文（网盘下载）两种。 该模型是基于pytorch架构的。 初始化ELMo变换器 配置ELMo环境 安装torch
ELMo模型介绍：深度理解语言模型的嵌入艺术
hai40587的博客
11-15 1334
在自然语言处理（NLP）领域，词嵌入（word embedding）是将词汇或短语从词汇表映射到向量的数学表示，这些向量能够捕捉词汇之间的语义和语法关系。ELMo（Embeddings from Language Models）是一种新型的深度语境化词表征模型，由Allen AI研究所在2018年提出。ELMo模型通过训练一个双向语言模型（bi-directional language model），并利用其内部隐藏状态作为词的嵌入，显著提升了多种NLP任务的性能。
基于TensorFlow和Pytorch的Elmo实战
weixin_43178406的博客
10-16 2040
1. 基于tensorflow的实现 2. 基于pytorch的实现
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