7、自然语言处理中的神经网络模型应用与实践

自然语言处理中的神经网络模型应用与实践

在自然语言处理（NLP）领域，神经网络模型发挥着至关重要的作用。下面我们将详细介绍如何使用两种代表性的预训练神经网络语言模型——ELMo和BERT，来处理相关的示例问题。

1. 特征重要性与注意事项

在IMDB分类示例中，通过梯度提升机分类器可以得到各种标记的重要性得分。像“worst”和“awful”这样的词对分类决策非常重要，因为负面评论者可能会使用这些词；而“loved”则可能被正面评论者使用。

不过，需要注意的是，重要性得分并非总是可靠的。这些得分可能会偏向连续变量和高基数分类变量，所以不能盲目依赖。

2. 神经网络模型概述

神经网络是处理计算机视觉和NLP等感知问题的重要机器学习算法。我们将在示例问题中训练两个代表性的预训练神经网络语言模型：Embeddings from Language Models（ELMo）和Bidirectional Encoder Representations from Transformers（BERT）。

模型名称	特点
ELMo	包含卷积和循环（特别是长短期记忆 [LSTM]）元素
BERT	基于Transformer架构

3. ELMo模型