ELMO具体算法过程介绍

最新推荐文章于 2023-07-20 11:35:23 发布
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#ELMO

本文深入介绍了ELMo（Embeddings from Language Models）的工作原理，从Bi-LSTM的构建到预训练和微调过程，揭示了如何利用无标注语料库生成预训练ELMo模型，并将其应用于NLP任务，提升模型性能。

ELMo主要利用了 Bidirectional language models，公式具体如下所示：

其中表示N-token序列

具体操作如下：

1.首先使用token embeddings或者一个字符级别的CNN来计算和上下文无关的

2. 把

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ELMo 原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
10-05 1245
ELMo 原理与代码实战案例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 自然语言处理（NLP）领域长期以来面临着词义消
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 2303
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ELMo算法介绍
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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...
ELMo算法详解
qq_42791848的博客
01-08 4242
ELMo ELMo来自于论文《Deep contextualized word representations》，介绍了一种高效的动态词向量。在摘要部分，作者提到词向量主要是用来解决两大问题： 单词使用的复杂性，例如语法、语义 不同语境下的单词使用，例如同义词 传统的Word2Vec或者Glove只能解决第一个问题，但是他们本身都是静态的词向量，也就是说每个词的向量化表示是固定的。但是很多词在不同的语境下表达的意思是完全不同的。例如“我去洗手间方便一下”和“你今晚几点方便”这两句话中的“方便”表达的意思
elmo算法解析
hyzhyzhyz12345的博客
02-06 713
2018年3月份提出ELMo（Embedding from Language models），模型通过对不同句子创建不同的词向量，进行动态调整，解决了之前工作2013年的word2vec及2014年的GloVe的多义词问题，可以称之为静态词向量。模型经过大量语料库预训练好之后 （context—before预测当前字，context—after预测当前字，而且不是同时的），使用预训练时，将任务实际...
ELMo算法
weixin_44336181的博客
07-03 848
LSTM 和BiLSTM介绍 1.1 情感分类任务 自然语言处理中情感分类任务是对给定文本进行情感倾向分类的任务，粗略来看可以认为其是分类任务中的一类。对于情感分类任务，目前通常的做法是先对词或者短语进行表示，再通过某种组合方式把句子中词的表示组合成句子的表示。最后，利用句子的表示对句子进行情感分类。 举一个对句子进行褒贬二分类的例子。 句子：我爱赛尔 情感标签：褒义 1.2 什么是LSTM和BiLSTM？ LSTM的全称是Long Short-Term Memory，它是RNN（Recurrent Neu
【NLP学习笔记08 Elmo模型+莫烦pytorch代码理解】
CrazyDog_JJ的博客
07-20 1014
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。
ELMo机制
jiangjiane
11-17 926
论文中文翻译： https://blog.youkuaiyun.com/zhang2010hao/article/details/83414320 总结得非常好： https://blog.youkuaiyun.com/sinat_26917383/article/details/81913790 https://blog.youkuaiyun.com/sparkexpert/article/details/80076796...
[转] ELMO
weixin_33842328的博客
05-19 146
两篇讲ELMO的好文，mark from :https://zhuanlan.zhihu.com/p/63115885 and:https://blog.youkuaiyun.com/triplemeng/article/details/82380202 介绍 之前的glove以及word2vec的word embedding在nlp任务中都取得了最好的效果,，现在几乎没有一个NLP的任务中不加w...
ELMo算法原理
沐埜专栏
06-25 2637
ELMo算法原理0. 目录1. 前言2. ELMo模型介绍3. ELMo原理介绍3.1 ELMo的预训练3.2 使用语言模型4. 总结 0. 目录 1. 前言 前言 今天给学习一篇2018年提出的论文《Deep contextualized word representations》，在这篇论文中提出了一个很重要的思想ELMo。本人认为ELMo的提出对后面的的GPT和BRET有一个很好的引导和启...
elmo
aikudexue的博客
03-05 375
参考： https://blog.youkuaiyun.com/m0_38088359/article/details/83904566 （略读即可）网上没有找到很好的教程 个人理解： elmo是先用语料库训练一个语言模型（双向lstm），在实际应用中，当需要对词进行求编码的时候，就将词的句子输入模型当中，然后将该词的所有中间激活值取出来作为该词的编码。由于这种方式中，为了获得一个词的编码是需要输入该词所在的...
ELMO
BmwGaara的博客
06-10 359
ELMO ELMO的每层计算中，通过一个正向RNN得到每个词的embedding，再通过一个反向的RNN得到每个词的embedding，再将同一个词的两个embedding进行contact，因此每个词在不同的上下文中，词向量就不同了。 ELMO实际上是一个多层的组合，假设一个两层的ELMO计算后，每个词会得到两个embedding，那么ELMO会使用两个权重相乘再累加的方式求到最后该字的embedding。 那么α1和α2如何获取呢？ 这两者是在任务中作为参数一并学习得到的（类似于一.
ELMo原理介绍
linchuhai的博客
07-25 4880
1. 引言 在2018年之前，词向量表示的方法主要还是采用CBOW、skip-gram、GloVe等方法，这些方法都是采用一个固定维度的向量来表征每一个词汇或字符，虽然方法简单，但是会存在两个问题，一方面是没有考虑词汇在不同语境的信息，比如”apple"在一些场景下可以表示水果，在另一些场景下可能表示苹果公司，另一方面，采用一个固定的向量表示词汇，没有考虑到语法和语义的信息。因此，在2018年，M...
模型-深度学习-ELMo
我要做全栈
08-06 505
一、ELMo介绍 在2018年之前，词向量表示的方法主要还是采用CBOW、skip-gram、GloVe等方法，这些方法都是采用一个固定维度的向量来表征每一个词汇或字符，虽然方法简单，但是会存在两个问题： 没有考虑词汇在不同语境的信息，比如”apple"在一些场景下可以表示水果，在另一些场景下可能表示苹果公司； 采用一个固定的向量表示词汇，没有考虑到语法和语义的信息。 因此，在2018年，Matthew等人提出了一种新的方法——ELMo（Embeddings from Language Models）
ELMO语言模型
m0_67084346的博客
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ELMO语言模型
深度学习----NLP-ELMO算法模型解剖
樱花落瓣
12-24 2286
文章目录简介Bidirectional 语言模型(1) forward language model(前向语言模型) and (2)backword language model（2）biLM(bidirectional language model)过程图线性组合总结 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1802.05365.pdf 简介    ...
ELMo（Embeddings from Language Models） --学习笔记
济舒小柏
11-09 3124
学习参考自： （1）、ELMo 最好用的词向量《Deep Contextualized Word Representations》 （2）、吾爱NLP(5)—词向量技术-从word2vec到ELMo （3）文本嵌入的经典模型与最新进展 1、ELMo简介 基于大量文本，ELMo模型从深层的双向语言模型（deep bidirectional language model）中的内部状态(internal...
elmo相关资料情况
luoyexuge的专栏
10-24 592
https://blog.youkuaiyun.com/jeryjeryjery/article/details/81183433?utm_source=blogxgwz5 https://blog.youkuaiyun.com/sinat_26917383/article/details/81913790 https://blog.youkuaiyun.com/jeryjeryjery/article/details/8083...
ELMoForManyLangs：探索多语言预训练ELMo模型
1. **超参数设置**: 超参数是学习算法或模型结构之外的参数，需要在训练过程之前确定。这里提到了与ELMo相关的超参数设置包括biLM（双向语言模型）和角色CNN（卷积神经网络）的配置。在多语言ELMo模型中，相同的超...
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