44、自然语言处理中的先进词嵌入与模型技术

自然语言处理中的先进词嵌入与模型技术

在自然语言处理（NLP）领域，词嵌入和模型技术不断发展，以更好地处理和理解文本。本文将介绍几种先进的词嵌入方法和模型，包括 ELMo、GPT 和 BERT。

1. ELMo 词嵌入

ELMo（Embeddings from Language Models）是一种基于语言模型的词嵌入方法，它具有上下文相关的特性，能够为同一个词在不同上下文中生成不同的嵌入表示。

1.1 基于字符的词嵌入

Kim 及其同事使用基于字符的词嵌入作为语言模型的输入。该语言模型基于单个长短期记忆（LSTM）循环层，随后是一个 softmax 层，用于预测下一个单词。网络末尾还有一个额外的投影层（全连接且无激活函数）。

1.2 ELMo 语言模型

ELMo 语言模型使用前一节中基于字符的词嵌入。它由两个双向 LSTM 循环层组成。该模型的关键特性是其上下文相关性，即一个单词的嵌入表示取决于其使用的上下文。

ELMo 语言模型的结构如下：
- 字符嵌入模块 ：从底层开始，该模块使用基于字符的词嵌入方案生成上下文无关的词嵌入。它包括字符嵌入层、一维卷积、最大池化、高速公路网络和投影层。一维卷积使用 2,048 个不同大小的内核，投影层将词嵌入维度降低到 512。
| 内核大小 | 内核数量 |
| ---- | ---- |
| 1 | 32 |
| 2 | 32 |
| 3 | 64 |
| 4 | 128 |
| 5 | 256 |
| 6 | 512 | <