【关于 Elmo】 那些你不知道的事

作者：杨夕

项目地址：https://github.com/km1994/NLP-Interview-Notes

个人论文读书笔记：https://github.com/km1994/nlp_paper_study

【注：手机阅读可能图片打不开！！！】

一、Elmo 动机篇

1.1 为什么会有 Elmo？

• 多义词问题：

• 因为 one-hot、word2vec、fastText 为静态方式，即训练好后，每个词表达固定；

• 单向性：

• 因为 one-hot、word2vec、fastText 都是 从左向右 学习，导致该方法 不能 同时考虑 两边信息；

二、Elmo 介绍篇

2.1 Elmo 的 特点？

基于特征融合 的 word emb

2.2 Elmo 的 思想是什么？

• 预训练时，使用语言模型学习一个单词的emb（多义词无法解决）；

• 使用时，单词间具有特定上下文，可根据上下文单词语义调整单词的emb表示（可解决多义词问题）

• 理解：因为预训练过程中，emlo 中 的 lstm 能够学习到 每个词 对应的 上下文信息，并保存在网络中，在 fine-turning 时，下游任务 能够对 该 网络进行 fine-turning，使其 学习到新特征；

三、Elmo 问题篇

3.1 Elmo 存在的问题是什么？

1. 在做序列编码任务时，使用 LSTM；

2. ELMo 采用双向拼接的融合特征，比Bert一体化融合特征方式弱；

参考资料

1. 神经网路语言模型(NNLM)的理解

2. NLP 面试题（一）和答案，附有参考URL