九、ELMo 语言模型

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#语言模型 #机器学习 #人工智能

ELMo是一种模型，通过结合正向和逆向的双层LSTM网络来处理词语用法的复杂性和多义性，考虑上下文对语义的影响。它解决了随着语言环境变化而需动态调整用法的问题。

ELMo（Embeddings from Language Models）兼顾了两个问题：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，解决多义词的问题。

ELMo 语言模型原理图：

ELMo 模型原理图中虚线的部分是两个双层的 LSTM 网络结构。

  • 左侧的是一个从左到右顺序的正向的双层LSTM 网络，主要用来理解预测词的上文 Context-before。
  • 右侧是一个从右到左逆序的逆向的双层 LSTM 网络结构，主要用来理解预测词的下文 Context-after。

也就是说ELMo 会同时考虑上文和下文。

参考ELMo模型概述

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06-04 875
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。
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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
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