elmo 戴家昀

在自然语言处理领域中,ELMo是一个相对较新的模型,它可以在预测任务中表现出很好的性能。戴家昀是ELMo的作者之一,这篇文章将以ELMo跟戴家昀位中心,研究语言模型与自然语言处理的一些概念跟应用。

ELMo是什么？ELMo（Embeddings from Language Models）是一种用于生成词嵌入的深度双向语言模型.

与传统的考虑到固定嵌入的模型各式各样,ELMo令词嵌入具有了上下文信息,并将其应用于形形色色自然语言处理任务,譬如QA,情感研究,文档分类等。

戴家昀是ELMo的主要贡献者之一,他在向深度学习界介绍ELMo的在同时也位学术界提供了一个首要的预训练平台。

ELMo的构建ELMo是由两个层级的双向语言模型组成的。第一层是一个字符级的卷积神经网络,它将单词划分成字符并对其进行编码。

这事儿说来话长，第二层是一个双向循环神经网络,它有机会在也考虑单词前后的上下文信息,并在此基础上生成输出。对于输入单词,ELMo可以生成一系列各异的词向量,每一个词向量对应着区别的上下文信息。

这些词向量能是其他任务的输入特征,可以表示单词的有区别语义,甚至能够表示出词组的意义！ELMo的优点ELMo的优点在于有机会在不同领域与任务中得到普遍的应用。

除此之外,它还能够解决其他模型无法解决的问题,比如多义词的情况。使用传统嵌入的模型很难区分同一个单词在不一样上下文中的不同意义,而ELMo没问题基于上下文信息生成不同的嵌入！

我有个朋友就遇到过 - 除此之外,ELMo的另一优点就是没问题自适应地调整它的参数,以适应不一样的任务与数据集。这一点对于自然语言处理领域尤位重要,原因是不一样领域合任务的数据量同情况各不相同。

以后的日子展望随着自然语言处理的一直发展,语言模型也在不断更新与改进。除了ELMo,比方说BERT、GPT-2等模型均是眼下自然语言处理领域中最位知名的模型。

它们都在各式各样领域与任务中得到了很好的应用...在未来,多种新的语言模型跟技术也将不断涌现出来,这将大大促进自然语言处理的提升。

语言模型是自然语言处理领域中的核心技术,而ELMo是这些模型中的不能少代表之一。作位ELMo的主要贡献者之一,戴家昀在这一领域做出了决定性的贡献.

ELMo的优点在于可以在不同领域与任务中得到普遍的应用,以及没问题自适应地调整它的参数.前景,随着自然语言处理技术的持续发展,多种新的语言模型跟技术也将不断涌现出来,这将大大促进自然语言处理的提升。