ELMo

Архитектура ELMo: входные токены преобразуются в векторные представления, затем обрабатываются двунаправленными LSTM слоями, создавая контекстуальные представления.
Процесс преобразования токенов через слои ELMo. Токен сначала преобразуется в вектор с помощью линейного слоя, затем проходит через forward и backward LSTM для дальнейшей обработки.

ELMo (от англ. Embeddings from Language Models) — метод Векторного представления слов для представления последовательности слов в виде последовательности векторов.[1] ELMo был разработан учеными из Института искусственного интеллекта Аллена и Вашингтонского университета в 2018 году.

Архитектура ELMo основана на двунаправленных LSTM и использует входные данные на уровне символов для создания контекстуально-чувствительных встраиваний слов. Это делает ELMo полезным для задач обработки естественного языка, таких как разрешение кореференции и определение смысла слов в контексте (например, различение омонимов).

Архитектура

ELMo включает многослойную двунаправленную LSTM, которая накладывается на слой встраивания токенов. Входная последовательность сначала преобразуется в векторные представления с помощью слоя встраивания. Затем применяются два параллельных процесса:

  • Прямой (forward) LSTM анализирует токены с учётом контекста предыдущих слов.
  • Обратный (backward) LSTM анализирует токены с учётом последующих слов.

Результаты каждого слоя объединяются и проецируются в финальное представление размерностью 512.

ELMo был предварительно обучен на корпусе из 1 миллиарда слов. После предобучения модель может быть дообучена под конкретные задачи, что делает её одной из первых моделей, реализовавших подход «предобучение — дообучение».

Контекстуальная репрезентация слов

Одной из ключевых особенностей ELMo является способность учитывать контекст. Например, слово «банк» в предложениях:

  • «She went to the bank to withdraw money.»
  • «The birds are sitting one the bank.»

будет иметь различные представления в зависимости от контекста.

Историческая значимость

ELMo сыграл важную роль в развитии моделей обработки текста. В отличие от ранее популярных методов, таких как Word2vec и GloVe, ELMo создаёт уникальные представления для слов, исходя из их контекста. Модель также стала важным шагом к появлению BERT и других трансформерных архитектур.

Примечания

  1. ↑ Peters ME, Neumann M, Iyyer M, Gardner M, Clark C, Lee K, Zettlemoyer L (2018). Deep contextualized word representations. arXiv:1802.05365.{{cite arXiv}}: Википедия:Обслуживание CS1 (пропущен class) (ссылка)

Content Disclaimer

Informasi ini disarikan dari Wikipedia dan disajikan kembali untuk tujuan edukasi. Konten tersedia di bawah lisensi CC BY-SA 3.0. Kami tidak bertanggung jawab atas ketidakakuratan data yang bersumber dari kontribusi publik tersebut.

  1. The information displayed on this website is sourced in part or in whole from Wikipedia and has been adapted for the purpose of restating it. We strive to provide accurate and relevant information, however:
  2. There is no guarantee of absolute accuracy. Wikipedia is an open, collaborative project that can be edited by anyone, so information is subject to change.
  3. It is not intended to constitute professional advice. The content displayed is for informational and educational purposes only. For important decisions (e.g., medical, legal, or financial), please consult a professional.
  4. Content copyright. Wikipedia is licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike License (CC BY-SA). This means that content may be reused with appropriate attribution and shared under a similar license.
  5. Responsible use. Any risk arising from the use of information from this website is entirely the responsibility of the user.