TF-Hub Elmo使用哪个词嵌入来连接公路层中的字符

TF-Hub Elmo使用的是字符嵌入（character embedding）来连接公路层中的字符。

字符嵌入是一种将字符映射到低维向量空间的技术，它可以将字符表示为连续的向量形式，从而方便计算机进行处理和理解。TF-Hub Elmo利用字符嵌入技术，将输入的字符序列转换为对应的字符嵌入向量序列。

连接公路层中的字符是指在Elmo模型中的公路层（highway layer）中，将字符嵌入与其他特征进行连接的操作。公路层是一种用于学习输入特征的权重和非线性变换的机制，它可以有效地融合不同层次的特征信息。

TF-Hub Elmo的字符嵌入能够提取输入字符序列的语义信息，并将其应用于各种自然语言处理任务，如文本分类、命名实体识别、情感分析等。通过使用TF-Hub Elmo，开发人员可以轻松地利用字符嵌入技术来处理文本数据，并获得更好的模型性能。

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根据上图，输入输出层的维度都是即词汇表的大小，输入层每个token都是用一个one-hot vertor来表示，而输出层向量通过Softmax得出预测单词的概率分布，即由词汇表中每个词的预测概率组成的向量...训练流程 1、首先，中心词的嵌入是通过取字符n-grams的向量和整个词本身来计算的。后面是针对中心词进行优化的，要使得中心词与上下文单词在某个语言特征空间中尽可能相近。 ?...可以看到单独使用GloVe向量比使用随机初始化的向量要好，使用GloVe+CoVe词向量的结果又要比GloVe向量要好。 Char是指字符级的嵌入，如CharCNN。 ?...这是由LSTM的架构特点决定的，但这也是LSTM能够自己“窥视”自己的原因。因此，ELMo要用两个独立的单向LSTM。 ELMo使用了字符级嵌入： ? 模型结构示意图： ?...ELMo原理解析及简单上手使用 ? 词嵌入：ELMo原理 ? “偷窥”问题 ? 为什么双向LSTM会导致看见答案：如图所示的正向LSTM，"克"是根据“扑”这个字和隐藏向量 h2 来预测出来的。

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ELMo

1.1 one-hot 首先想到的是使用one-hot来表示，如我们有一个词典：【a,apple,…,zoo,】，词典有n个词语，那么就用n维向量表示某个词。...第三层：乘完的向量（300维）连接（3*300=900维），并代入tanh函数第四层：第三层到第四层（10000维）使用的是全连接 Softmax：Vi表示输出V中的第i个元素，那么这个元素的Softmax...CBOW模型：获得中间词两边的的上下文，然后用周围的词去预测中间的词。经过词嵌入后，将向量按位素数相加。...但是，这个方法存在比较大我问题是，如何确定一个词有多少种意思（多少个矩阵）？如何更好的确定选哪个词向量的矩阵？ 2....ELMo 2.1 核心创新 ELMo 借鉴CV中低、中、高特征的表示，如图： ? ELMo用多层的BiLSTM语言模型，也想训练出多层次的文本表示： ?

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Ruder还写过一篇介绍词嵌入技术的文章On word embeddings。让我们从词嵌入开始。词嵌入最近的进展近五年来提出了大量词嵌入方法。...FastText的主要改进是包含了字符的n元语法，从而可以为训练数据中没有出现的单词计算词表示。...ELMo的特性： ELMo的输入是字符而不是单词。这使得它可以利用子字（sub-word）单元为词汇表以外的单词计算有意义的表示（和FastText类似）。...ELMo是biLM的多层激活的连接（concatenation）。语言模型的不同层编码了单词的不同信息。连接所有层使得ELMo可以组合多种词表示，以提升下游任务的表现。...句子对中的句子均使用相同的编码器编码，分类器在由两个句嵌入构成的表示对上训练。句子编码器为双向LSTM加上最大池化。 ?

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和传统的词嵌入不同，其他模型只用最后一层的输出值来作为word embedding的值，ELMo每个词向量是双向语言模型内部隐藏状态特征的线性组合，由一个基于大量文本训练的双向语言模型而得到的，该方法由此得到命名...biLMS 大部分有监督NLP模型在最底层有着大致相同的结构，可以用一致、统一的方式添加ELMo，论文中大致体现了三种使用方法：保持biLM的权重不变，连接和初始词向量，并将[,]传入任务的RNN...中在任务使用的RNN中，RNN的输出加入，形成[,] 在ELMo中使用适当数量的dropout，并在损失中添加 2.4 预训练过程在作者的预训练过程中，用了两层的biLSTM，共计4096个单元...，输出纬度为512，并且第一层和第二层之间有residual connection，包括最初的那一层文本向量（上下文不敏感类型的词表征使用2048个字符卷积filter，紧接着两层highway layers...）整个ELMO会为每一个词提供一个3层的表示（下游模型学习的就是这3层输出的组合），下游模型而传统的词嵌入方法只为词提供了一层表示。

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] 解决方案使用字符级模型学习词向量特别是在 QA 中，match on word identity 是很重要的，即使词向量词汇表以外的单词尝试这些建议 (from Dhingra, Liu,...Salakhutdinov, Cohen 2017) 如果测试时的单词不在你的词汇表中，但是出现在你使用的无监督词嵌入中，测试时直接使用这个向量此外，你可以将其视为新的单词...LM ) ] 步骤3：在序列标记模型中同时使用单词嵌入和 LM 嵌入步骤2：为输入序列中的每个标记准备单词嵌入和 LM 嵌入步骤1：预训练词嵌入和语言模型与上文无关的单词嵌入 + RNN model...BiLSTM 的 [#论文解读#] 首先运行 biLM 获取每个单词的表示然后，让 (无论什么) 最终任务模型使用它们冻结 ELMo 的权重，用于监督模型将 ELMo 权重连接到特定于任务的模型中...细节取决于任务像 TagLM 一样连接到中间层是典型的可以在生产输出时提供更多的表示，例如在问答系统中 2.2 ELMo在序列标记器中的使用 [ELMo在序列标记器中的使用] 2.3 CoNLL

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NLP总结文：时下最好的通用词和句子嵌入方法

虽然有些人通过结合语义或句法知识的监督来增强这些无监督的方法，但纯粹的无监督方法在2017-2018中发展非常有趣，最著名的是FastText（word2vec的扩展）和ELMo（最先进的上下文词向量）...FastText对原始word2vec向量的主要改进是包含了字符n-gram，它允许为没有出现在训练数据中的单词计算单词表示。...所述的嵌入从计算的两层双向语言模型（LM）的内部状态，因此得名“ELMo”：Embeddings from Language Models。...ELMo的特点： ELMo的输入是特征（characters ）而不是单词。因此，他们可以利用子字词单元来计算有意义的表示，即使对于词典外的词（如FastText）也是如此。...ELMo是biLMs几层激活的连接。语言模型的不层对单词上的不同类型的信息进行编码。连接所有层可以自由组合各种文字表示，以提高下游任务的性能。现在，让我们谈谈通用句子嵌入。通用句子嵌入的兴起 ?

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当你读完这篇文章，你会和我一样成为ELMo的忠实粉丝。在这篇文章中，我们会探索ELMo（嵌入语言模型），并通过python使用它在一个真实的数据集上构建一个令人兴奋的NLP模型。...上图中的结构使用字符级卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）来将文本中的词转换成原始词向量（raw word vector）将这些原始词向量输入双向语言模型中第一层...前向迭代中包含了该词以及该词之前的一些词汇或语境的信息后向迭代中包含了该词之后的信息这两种迭代的信息组成了中间词向量（intermediate word vector）这些中间词向量被输入到模型的下一层...与word2vec或GLoVe等传统词嵌入不同，ELMo中每个词对应的向量实际上是一个包含该词的整个句子的函数。因此，同一个词在不同的上下文中会有不同的词向量。...ELMo模型将整个句子输入方程式中来计算词嵌入。因此，上例中两个句子的“read”会有不同的ELMo向量。 4.

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所述的嵌入来自于计算一个两层双向语言模型（LM）的内部状态，因此得名「ELMo」：Embeddings from Language Models。...ELMo的特点： ELMo 的输入是字母而不是单词。因此，他们可以利用子字词单元来计算有意义的表示，即使对于词典外的词（如 FastText 这个词）也是如此。...ELMo 是 biLMs 几层激活的串联。语言模型的不同层对单词上的不同类型的信息进行编码（如在双向LSTM神经网络中，词性标注在较低层编码好，而词义消歧义用上层编码更好）。...连接所有层可以自由组合各种文字表示，以提高下游任务的性能。现在，让我们谈谈通用句子嵌入。通用句子嵌入的兴起 ? 目前有很多有竞争力的学习句子嵌入的方案。...id=SyK00v5xx：使用你选择的热门词嵌入，在线性加权组合中对一个句子进行编码，并执行一个通用组件移除（移除它们的第一主成分上的向量）。

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., 2018 的 ELMo 论文。根据使用的场景，「stick」可能具有多种含义。为什么不根据其所处的语境/上下文来确定词嵌入呢——这样既能获得该词在上下文中的含义，还能得到其它语境信息？...为此，语境化词嵌入诞生了。 ? 语境化词嵌入能根据词在句子语境中的含义给予其不同的嵌入。 ELMo 并不为每个词使用一个固定的嵌入，而是会在为句子中的词分配嵌入之前检查整个句子。...它使用了一个在特定任务上训练的双向 LSTM 来创建这些嵌入。 ? ELMo 是向 NLP 预训练所迈出的重要一步。...一个很赞的介绍 ELMo 的幻灯片：https://goo.gl/Fg5pF9 ELMo 通过一种特定方式（连接之后加权求和）对隐藏状态（和初始嵌入）进行分组，从而构建出语境化的嵌入。 ?...和 ELMo 一样，你也可以使用预训练后的 BERT 来创建语境化的词嵌入。然后你可以将这些嵌入输入你已有的模型——论文表明，在命名实体识别等任务上，该过程得到的结果并不比微调 BERT 差很多。

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NAACL 2018 | 最佳论文：艾伦人工智能研究所提出新型深度语境化词表征

（如句法和语义）和词使用在语言语境中的变化进行建模（即对多义词进行建模）。...本论文提出的表征与传统的词嵌入不同，每个 token 分配一个表征——即整个输入句子的函数。...ELMo：来自语言模型的嵌入与广泛使用的词嵌入（Pennington et al., 2014）不同，ELMo 词表征是整个输入句子的函数。...这些表征是在两层 biLM 上使用字符卷积计算出来的，作为内部网络状态的线性函数（如 3.2 所述）。...公式中的 ? 是 token 层，对于每个 biLSTM 层，有 ? ? 。为了包含在下游模型中，ELMo 将 R 中的所有层折叠成单个向量， ? 。在最简单的情况下，ELMo 只选择顶层， ?

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【AI大模型】ELMo模型介绍：深度理解语言模型的嵌入艺术

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...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...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...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....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

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「什么是词与词之间结构的理论？」我们先不谈这个！「嵌入技术是如何实现的？」它们基本上是降维的一种形式。经过对模型的训练，隐层会被提取出来，它们的「潜在空间」会被用于另一个架构中。...「Gram」指的是我们要处理的单词/单词串/字符串有多长。我们还可以加大「窗口大小」来预测距离当前单词更远的单词。我们在这里使用大小为 1 的窗口。「但是语言并不仅仅是以概率形式存在。...「E 代表嵌入，ELMo 中的语言模型部分是什么呢？」在这个「上下文」中，语言模型是一个 LSTM 模型，我们用它来预测句子中的下一个单词是什么。...在 ELMo 方法中，嵌入是LSTM隐层的每个输出的权重。保存下来的隐层状态被添加到了一个大的长向量中。我们还可以从单词本身获得一个额外的嵌入。...这个词本身可以是一个单词（token）嵌入，也可以是在字符串上进行卷积运算得到的结果。每个单词总共有 2L（层数）+ 1 个嵌入。但是 Elmo 的工作还没有完成。

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TF-IDF, Word2Vec, GloVe, FastText, ELMO, CoVe, BERT, RoBERTa 词嵌入在深度模型中的作用是为下游任务(如序列标记和文本分类)提供输入特征。...在连续skip-gram架构中，模型使用当前词来预测上下文的周围窗口。...FastText：与 GloVe 不同，它通过将每个单词视为由字符 n-gram 组成而不是整个单词来嵌入单词。此功能使其不仅可以学习生僻词，还可以学习词汇表外的词。...基于 RNN ELMO（Embeddings from Language Model）：使用基于字符的编码层和两个 BiLSTM 层的神经语言模型来学习上下文化的词表示，可以学习情景化的单词表示。...并使用掩码语言模型来预测序列中随机被遮蔽的单词，还通过下一句预测任务，用于学习句子之间的关联。

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