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 21:53:43 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 1199
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...
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
06-04 763
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）...
自然语言处理之语言模型：ELMo：深度学习与神经网络基础
最新发布
zhubeibei168的博客
06-04 699
深度学习框架提供了构建和训练神经网络的工具，简化了深度学习的开发过程。常见的深度学习框架有TensorFlow、PyTorch和Keras。
[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...
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 1830
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 3304
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学习笔记08 Elmo模型+莫烦pytorch代码理解】
CrazyDog_JJ的博客
07-20 932
Elmo（Embeddings from Language Models）是一种基于深度双向语言模型（Deep Bidirectional Language Model）的上下文相关的词向量表示方法；传统方法将每个词表示为一个固定的向量，而Elmo考虑了每个词在不同上下文环境中的多个表示。前向语言模型（Forward Language Model）：这个模型从左到右阅读输入序列，并试图预测下一个词。每个词的前向隐藏状态表示了该词在上下文中的信息。
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
pytorch bert文本分类_Bert/ELMo 文本分类小实验
weixin_39659837的博客
12-04 451
博客最近重新梳理了下Transformer和Bert的一些基本原理和概念，再加上之前做过关于ELMo的测试，于是这次就把Bert加进去，相对完整地在文本分类这任务上对不同的预训练词向量以及不同的编码器等做了简单的对比实验，代码如下Bert/ELMo文本分类 ，使用Pytorch框架完成。基本框架文本分类 (text classification) 是NLP的基本任务之一，给定一个包含一堆词的句子，...
流水账︱Elmo词向量中文训练过程杂记
素质云笔记
08-21 2万+
1 elmo是什么？ 参考：《文本嵌入的经典模型与最新进展》 人们已经提出了大量可能的词嵌入方法。最常用的模型是 word2vec 和 GloVe，它们都是基于分布假设的无监督学习方法（在相同上下文中的单词往往具有相似的含义）。 虽然有些人通过结合语义或句法知识的有监督来增强这些无监督的方法，但纯粹的无监督方法在 2017-2018 中发展非常有趣，最著名的是 FastText（word2v...
ELMo算法介绍
热门推荐
triplemeng的博客
09-17 5万+
这篇介绍一下ELMo算法(论文)。按道理应该加入前面的《关于句子embedding的一些工作简介》系列，但是因为一不小心让我写完结了 ：） 所以干脆另写一篇吧。不过从实验效果和重要性来讲，这篇论文也值得好好介绍一下。 Introduction 作者认为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。作者提出了deep c...
文本特征表示深度解析：机器学习入门指南
这一过程是自然语言处理（NLP）中非常重要的一个环节，因为大多数机器学习和深度学习算法都要求输入数据是数值型的。 在介绍文本特征表示的方法之前，我们需要了解几个重要的概念： 1. 词袋模型（Bag of Words, ...
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