从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史（简单记忆）

1.Word Embedding

什么是语言模型？

为了能够量化地衡量哪个句子更像一句人话，可以设计如上图所示函数，核心函数P的思想是根据句子里面前面的一系列前导单词预测后面跟哪个单词的概率大小（理论上除了上文之外，也可以引入单词的下文联合起来预测单词出现概率）。句子里面每个单词都有个根据上文预测自己的过程，把所有这些单词的产生概率乘起来，数值越大代表这越像一句人话。

CBOW（多对一）与Skip-Gram模型（一对多）

缺点：word embedding无法区分多义词的不同语义

2.从Word Embedding到ELMO

ELMO是“Embedding from Language Models”的简称；（）Deep contextualized word representation）；ELMO的本质思想是：我事先用语言模型学好一个单词的Word Embedding，此时多义词无法区分，不过这没关系。在我实际使用Word Embedding的时候，单词已经具备了特定的上下文了，这个时候我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。所以ELMO本身是个根据当前上下文对Word Embedding动态调整的思路。