自然语言处理---Transformer机制详解之ELMo模型介绍

news2024/11/20 2:29:32

1 ELMo简介

ELMo是2018年3月由华盛顿大学提出的一种预训练模型.

  • ELMo的全称是Embeddings from Language Models.
  • ELMo模型的提出源于论文<< Deep Contextualized Word Representations >>.
  • ELMo模型提出的动机源于研究人员认为一个好的预训练语言模型应该能够包含丰富的句法和语义信息, 并且能够对多义词进行建模. 而传统的词向量(2013年的word2vec, 2014年的GloVe)都是上下文无关的, 也就是固定的词向量. 最典型的例子就是"apple"在不同的语境下, 应该可以表示水果或公司, 但是固定的词向量显然无法做到这一点. 因为研究团队利用新的语言模型训练一个上下文相关的预训练模型, 成为ELMo, 并在6个NLP任务上获得提升.

2 ELMo的架构

2.1 总体架构

从上面的架构图中可以看到, 宏观上ELMo分三个主要模块.

  • 最底层黄色标记的Embedding模块.
  • 中间层蓝色标记的两部分双层LSTM模块.
  • 最上层绿色标记的词向量表征模块.

2.2 Embedding模块

ELMo最底层的词嵌入采用CNN对字符级进行编码, 本质就是获得一个静态的词嵌入向量作为网络的底层输入.

2.3 两部分的双层LSTM模块

  • 这是整个ELMo中最重要的部分, 架构中分成左侧的前向LSTM网络, 和右侧的反向LSTM网络.
  • ELMo的做法是我们只预训练一个Language Model, 而word embedding是通过输入的句子实时给出的, 这样单词的嵌入向量就包含了上下文的信息, 也就彻底改变了Word2Vec和GloVe的静态词向量的做法.
  • ELMo的这一模块分为左右两部分, 本质上就是一个双向LM, 对于左半部分, 给定了N个tokens(t1, t2, ..., tN), Language Model通过前面k-1个位置的token序列来计算第k个token出现的概率, 构成前向双层LSTM模型.

  • 同理, 对于架构中的右半部分, 给定了N个tokens(t(k+1), t(k+2), ..., t(N)), Language Model通过后面N-k个位置的token序列来计算第k个token出现的概率, 构成后向双层LSTM模型.

  • ELMo在训练过程中的目标函数就是最大化下面的公式:

2.4 词向量表征模块

  • 因为ELMo是个语言模型, 对于每个token, 通过一个L层的双向LSTM网络可以计算出2L+1个表示向量如下:

  • 从上面的公式可以清楚的看到, 有3个不同的组成部分, 第一个就是对token直接进行CNN编码的结果, 也是ELMo最底层模块的输出; 第二个就是前向LSTM的输出结果, 每一层都会有一个输出, 总共L层就会有L个输出; 第三个就是后向LSTM的输出结果, 每一层都会有一个输出, 总共L层就会有L个输出; 综合三部分的输出加在一起, 就是2L+1个输出向量.

  • 通过整个网络, 每一个token得到了2L+1个表示向量, 但是我们希望每一个token能对应一个向量. 最简单的做法就是取最上层的输出结果作为token的表示向量, 更通用的做法是加入若干参数来融合所有层的信息, 如下所示:

  • 上式的意思是对于2L+1个向量, 每一个前面都加上一个权重稀疏, 然后直接融合成一个向量, 最后再乘一个系数作为最终该token的词向量.

  • 原始论文中提到最前面的那个系数, 在不同任务中取不同的值效果会有较大的差异, 需要注意在SQuAD中设置为0.01取得的效果要好于设置为1.

  • 原始论文中在进行底层token编码时, 用CNN形成了一个512维的列向量, 也就是初始嵌入维度等于512. 中间层使用了双层的LSTM分别进行前向编码和后向编码, 每层的单个LSTM输入维度是512, 输出维度也是512, 保持一致. 因为是双向编码并且分左右两部分, 所以每层的输出维度是512*2=1024, 最后进行权重融合后的向量维度就是1024.

3 ELMo的预训练任务

3.1 ELMo的本质思想

  • 首先用一个语言模型学好一个单词的word embedding, 此时是无法区分多义词的, 但没关系. 当实际使用word embedding的时候, 该单词已经具备了特定的上下文信息, 这个时候可以根据上下文单词的语义去调整单词的word embedding表示, 这样经过调整后得到的word embedding向量就可以准确的表达单词在当前上下文中的真实含义了, 也就自然的解决了多义词问题.
  • 结论就是ELMo模型是个根据当前上下文对word embedding动态调整的语言模型.

3.2 ELMo的预训练采用了典型的两阶段过程

  • 第一阶段: 利用语言模型进行预训练.

  • 第二阶段: 在做下游任务时, 从预训练网络中提取对应单词的网络各层的word embedding作为新特征补充到下游任务中.

  • 第一阶段: 语言模型预训练.

  • 再次回到ELMo的总体架构图, 网络结构采用了双层双向LSTM.

  • 目前语言模型训练的任务目标是根据单词Wi的上下文去正确预测单词Wi, Wi之前的单词序列context-before称为上文, Wi之后的单词序列context-after称为下文.

  • 架构图上左侧的前向双层LSTM代表正方向编码器, 输入的是从左向右顺序的除了预测单词Wi之外的上文context-before; 右侧的反向双层LSTM代表反方向编码器, 输入的是从右向左的逆序的下文context-after;

  • 每个编码器的深度都是L=2, 即双层LSTM叠加.

  • 使用上述的网络结构利用大量语料做语言模型任务就能预训练好这个网络. 当输入一个新句子S_new时, 句子中每个单词都能得到对应的3个embedding向量: 1-最底层的单词的word embedding. 2-中间第一层双向LSTM中对应单词位置的embedding, 这层编码对应单词的句法信息更多一些. 3-中间第二层双向LSTM中对应单词位置的embedding, 这层编码对应单词的语义信息更多一些.

  • ELMo的预训练过程不仅仅学会了单词的word embedding, 还学习了一个双层双向的LSTM网络, 这两者后续都会用到, 是整个ELMo预训练的两大产出结果.

  • 第二阶段: 下游任务的调整.
  • 比如我们的下游任务是QA问题.

  • 对于问句X, 可以先将句子X作为预训练好的ELMo网络的输入, 这样X中每个单词在ELMo中都能获得3个对应的embedding向量. 之后赋给这3个向量各自一个权重a, 这个权重a既可以是学习得来的也可以是最简单的平均分布赋值, 然后把3个向量加权求和, 整个成一个词向量. 最后将整合后的词向量作为X在自己任务的那个网络结构中对应单词的输入, 以此作为新特征补充进下游任务中. 对于回答Y可以同样处理.

  • 因为ELMo给下游提供的是每个单词的特征形式, 所以这一类预训练方法被称为"Feature-based Pre-Training".

4 ELMo模型的效果

ELMo对于多义词问题的解决结果:

  • 前面提到静态的word embedding无法解决多义词的问题, 那么ELMo引入上下文动态语义调整后的embedding word可以解决多义词问题吗? 答案正如上图所示, 而且比我们期待的解决效果要更好.

  • 上图中的例子, 对于GloVe训练出来的word embedding来说, 多义词比如play, 根据它的embedding找出最接近其语义的单词, 发现结果集合几乎全部都在体育领域, 这很明显是因为训练数据中包含play的语句中体育领域的数量明显占多数导致的.

  • 再来看使用ELMo后的效果, 根据上下文动态调整后的embedding word不仅仅能找出对应于"play":"演出"的相同语义的句子, 而且还可以保证找出的句子中的play对应的词性也是相同的, 这真的是超出期待之外的惊喜!

  • 原始论文中提到ELMo的试验效果, 在6个NLP主流任务中性能都有不同幅度的提升, 最高的提升达到25%, 任务的覆盖范围很广, 包含句子语义关系判断, 分类任务, 阅读理解等等.

5 ELMo的待改进点

ELMo在传统静态word embedding方法(Word2Vec, GloVe)的基础上提升了很多, 但是依然存在缺陷, 有很大的改进余地.

  • 第一点: 一个很明显的缺点在于特征提取器的选择上, ELMo使用了双向双层LSTM, 而不是现在横扫千军的Transformer, 在特征提取能力上肯定是要弱一些的. 设想如果ELMo的提升提取器选用Transformer, 那么后来的BERT的反响将远不如当时那么火爆了.
  • 第二点: ELMo选用双向拼接的方式进行特征融合, 这种方法肯定不如BERT一体化的双向提取特征好.

6 小结

  • 什么是ELMo.

    • ELMo是2018年3月由华盛顿大学提出的一种预训练语言模型.
    • ELMo在6种NLP测试任务中有很大的提升表现.

  • ELMo的结构.

    • ELMo架构总体上采用了双向双层LSTM的结构.
    • 最底层的Embedding模块.
    • 中间层的双向双层LSTM模块.
    • 最上层的特征融合模块.

  • ELMo的预训练任务.

    • ELMo的本质思想就是根据当前上下文对word embedding进行动态调整的语言模型.
    • ELMo的预训练是一个明显的两阶段过程.
      • 第一阶段: 利用语言模型进行预训练, 得到基础静态词向量和双向双层LSTM网络.
      • 第二阶段: 在拥有上下文的环境中, 将上下文输入双向双层LSTM中, 得到动态调整后的word embedding, 等于将单词融合进了上下文的语义, 可以更准确的表达单词的真实含义.

  • ELMo的效果.

    • 经过与GloVe静态词向量的对比, 明显可以看出ELMo的词向量可以更好的表达真实语义, 更好的解决多义词的问题.

  • ELMo的待改进点.

    • ELMo的特征提取器没有选用更强大的Transformer, 在提取特征上肯定弱于现在的最优结果.

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1120328.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

42904-2023 金属和合金的腐蚀 海水管路动水腐蚀试验

42904-2023 金属和合金的腐蚀 海水管路动水腐蚀试验

1 范围 本文件规定了在天然海水或人工海水中控制流速、温度模拟管路动水腐蚀试验方法。 本文件适用于板状试样、管状试样及管件等在天然海水或人工海水中进行的管路动水腐蚀试验。 2 规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中…
阅读更多...
在pytorch中对于张量维度的理解

在pytorch中对于张量维度的理解

原文参考链接&#xff1a; https://blog.csdn.net/qq_36930921/article/details/121670945. https://zhuanlan.zhihu.com/p/356951418 张量的计算&#xff1a;https://zhuanlan.zhihu.com/p/140260245 学习过程中对知识的补充学习&#xff0c;谨防原文失效&#xff0c;请大家支…
阅读更多...
MySQL——练习

MySQL——练习

MySQL 一、练习要求二、练习过程 一、练习要求 创建表并插入数据&#xff1a; 字段名数据类型主键外键非空唯一自增idINT是否是是否nameVARCHAR(50)否否是否否glassVARCHAR(50)否否是否否 sch 表内容 id name glass 1 xiaommg glass 1 2 xiaojun glass 21、创建一个可以统计…
阅读更多...
探究物联网技术的核心知识点：传感器、嵌入式系统和数据分析

探究物联网技术的核心知识点：传感器、嵌入式系统和数据分析

文章目录 &#x1f31f; 物联网技术&#x1f34a; 传感器&#x1f34a; 嵌入式系统&#x1f34a; 数据分析&#x1f34a; 总结 &#x1f4d5;我是廖志伟&#xff0c;一名Java开发工程师、Java领域优质创作者、CSDN博客专家、51CTO专家博主、阿里云专家博主、清华大学出版社签约…
阅读更多...
vue2 mixins混入

vue2 mixins混入

1.mixins混入 在vue中提供了一种复用性的操作&#xff0c;所混入的对象包含任意组件的选项&#xff08;data|computed&#xff0c;生命周期|watch&#xff0c;methods&#xff09; 2.mixins使用基本规则&#xff08;选项合并冲突&#xff09; data | computed&#xff1a;数据…
阅读更多...
Dotnet工具箱：开源、免费的纯前端工具网站，带你探索10大工具分类和73个实时在线小工具

Dotnet工具箱：开源、免费的纯前端工具网站，带你探索10大工具分类和73个实时在线小工具

1. 前言 大家好&#xff0c;我是沙漠尽头的狼。 Dotnet工具箱是一个纯前端的、开源和免费的工具网站&#xff0c;周末我参考了开源项目it-tools&#xff0c;对网站界面文字进行了汉化&#xff0c;并重新部署了网站。该网站共有10大工具分类&#xff0c;提供了73个实时在线小工…
阅读更多...
Java面向对象（基础）--package和import关键字的使用

Java面向对象（基础）--package和import关键字的使用

文章目录 一、package关键字的使用1. 说明2. 包的作用3. JDK中主要的包 二、import关键字的使用 一、package关键字的使用 1. 说明 package:包package用于指明该文件中定义的类、接口等结构所在的包。语法格式 举例&#xff1a;pack1\pack2\PackageTest.java package pack1.…
阅读更多...
PCB铺铜的那些事

PCB铺铜的那些事

PCB在所有设计内容都设计完成之后&#xff0c;通常还会进行最后一步的关键步骤&#xff0c;那就是铺铜。铺铜可以将主要的地&#xff08;GND&#xff0c;SGND&#xff08;信号地&#xff09;&#xff0c;AGND&#xff08;模拟地&#xff09;&#xff09;连接在一起。 在设计软件…
阅读更多...
自动化运维ansible(ansible-playbook)

自动化运维ansible(ansible-playbook)

一、ansible-playbook的构成 Inventory&#xff1a;主机列表&#xff0c;表示剧本中的任务要应用在哪些主机上; Tasks&#xff1a;具体任务&#xff0c;即调用哪些模块完成操作&#xff0c;可以配置多个任务; Variables&#xff1a;变量&#xff0c;包含内置变量和自定义变量;…
阅读更多...
5分钟搞懂Web3架构

5分钟搞懂Web3架构

Web3通过区块链基础设施管理用户数据&#xff0c;重构了用户和互联网平台之间的关系&#xff0c;定义了全新的构建互联网应用的架构模式。原文: Web3 Architecture Shubham DhageUnsplash Web 1.0 只读网站&#xff0c;如Yahoo!&#xff0c; MSN&#xff0c;谷歌等。 Web 2.0 …
阅读更多...
设计模式：代理模式（C#、JAVA、JavaScript、C++、Python、Go、PHP）

设计模式：代理模式（C#、JAVA、JavaScript、C++、Python、Go、PHP）

简介&#xff1a; 代理模式&#xff0c;它是一种结构型设计模式&#xff0c;它通过引入一个代理对象来控制对原始对象的访问。代理模式的主要目的是在保持原始对象完整性的同时&#xff0c;提供对原始对象的访问和控制。 代理模式包括以下三个角色&#xff1a; 抽象主题类&a…
阅读更多...
EtherCAT主站SDO写报文抓包分析

EtherCAT主站SDO写报文抓包分析

0 工具准备 1.EtherCAT主站 2.EtherCAT从站&#xff08;本文使用步进电机驱动器&#xff09; 3.Wireshark1 抓包分析 1.1 报文总览 本文设置从站1的对象字典&#xff0c;设置对象字典主索引为0x2000&#xff0c;子索引为0x00&#xff0c;设置值为1500。主站通过发送SDO写报文…
阅读更多...
Linux tmux使用总结

Linux tmux使用总结

文章目录 1 tmux介绍2 tmux概念会话Sessions、窗口Windows、面板Panesstatus line中字段含义 3 Sessions会话管理新建会话断开当前会话进入之前的会话关闭会话查看所有的会话 4 tmux快捷指令系统指令窗口&#xff08;Windows&#xff09;指令面板&#xff08;Panes&#xff09;…
阅读更多...
cec2013(python):麻雀搜索算法SSA求解CEC2013（提供完整python代码及参考文献）

cec2013(python):麻雀搜索算法SSA求解CEC2013（提供完整python代码及参考文献）

一、麻雀搜索算法SSA求解cec2013 cec2013函数简介 CEC 2013 Special Session on Real-Parameter Optimization中共有28个测试函数维度可选择为10/30/50/100。 每个测试函数的详细信息如下表所示&#xff1a; 参考文献&#xff1a;[1] Liang J J , Qu B Y , Suganthan P N , …
阅读更多...
Go并发编程之三

Go并发编程之三

一、前言 前一篇讲了Go中通道的概念&#xff0c;只讲了无缓存通道&#xff0c;这一篇我们来了解一下有缓存通道以及它与无缓存通道一些区别。 二、有缓存通道 无缓存通道&#xff1a;如果通道数据没有被接收&#xff0c;发送方会被阻塞&#xff0c;相当于同步。 有缓存通道&…
阅读更多...
Python图像处理【14】基于非线性滤波器的图像去噪

Python图像处理【14】基于非线性滤波器的图像去噪

基于非线性滤波器的图像去噪 0. 前言1. min 滤波器2. max 滤波器3. mode 滤波器4. 高斯、中值、mode 和 max 滤波器对比小结系列链接 0. 前言 本节中我们将介绍诸如 max 和 min 之类的非线性滤波器&#xff0c;与中值滤波器一样&#xff0c;它们根据滑动窗口中像素的顺序统计信…
阅读更多...
css中px、em、rem、%、vw、vh、vm、rpx 这些单位的区别

css中px、em、rem、%、vw、vh、vm、rpx 这些单位的区别

序言 px&#xff1a;像素 相对长度单位&#xff0c;相对于显示器屏幕分辨率(推荐使用) em&#xff1a;相对长度单位 基准点为父节点字体的大小&#xff0c;如果自身定义了font-size按自身来计算&#xff08;浏览器默认字体是16px&#xff09;&#xff0c;整个页面内1em不是一个…
阅读更多...
10个最流行的土木工程BIM软件

10个最流行的土木工程BIM软件

建筑信息模型 (BIM) 是一种数字化流程&#xff0c;最近在土木工程领域受到广泛关注。 它是一种设计、构建和管理项目的协作方法。 它涉及创建和使用建筑物的详细数字表示&#xff0c;包括 3D 模型、数据和有关项目的信息。 BIM 在参与项目的不同利益相关者之间提供实时协作&…
阅读更多...
【Docker从入门到入土 2】Docker数据管理、网络通信和网络模式 1.0

【Docker从入门到入土 2】Docker数据管理、网络通信和网络模式 1.0

Part2 一、Docker网络模式&#xff08;面试高频&#xff09;1.1 Docker 网络实现原理1.2 host模式1.3 container模式1.4 none模式1.5 bridge模式1.6 自定义网络 二、Docker网络通信2.1 端口映射2.2 容器互联 三、Docker资源控制3.1 Cgroup简介3.2 CPU资源控制3.2.1 设置CPU使用…
阅读更多...
JAVA高级教程-Java Map(6)

JAVA高级教程-Java Map(6)

目录 6、Map的使用 6、Map的使用 package Map01;import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Set;/*** Map接口的使用*/ public class Demo01_HashMap {public static void main(String[] args) {Map<String,String> mapnew HashMap<>();ma…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023