33

为什么预训练语言模型 ELMo 是 NLP 的最大进步之一？

 4 years ago
source link: https://www.infoq.cn/article/psyioxMg3XWZ80UdoVSJ
Go to the source link to view the article. You can view the picture content, updated content and better typesetting reading experience. If the link is broken, please click the button below to view the snapshot at that time.
neoserver,ios ssh client

本文最初发表于 Medium 博客，经原作者 Jerry Wei 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。

ELMo，是来自语言模型的嵌入（ E mbedding from L anguage Mo dels）的缩写，这是一种最先进的语言建模思想。是什么让它如此成功？

2018 年发表的论文《深度上下文的词嵌入》（Deep Contextualized Word Embeddings），提出了语言模型嵌入（ELMo）的思想，在问答、情感分析和命名实体提取等多项热门任务上都实现了最先进的性能。事实证明，ELMo 可以带来高达 5% 的性能提升。但是，是什么让这个想法如此具有革命性呢？

ELMo 是什么？

Elmo 不仅仅是一个木偶人物玩具的名字，而且 ELMo 还是一个强大的计算模型，可以将单词转换成数字。这一重要的过程允许机器学习模型（以数字而不是单词作为输入）可以在文本数据上进行训练。

为什么 ELMo 这么厉害？

当我通读原始论文时，有几个主要观点引起了我的注意：

  1. ELMo 解释了单词的上下文。
  2. ELMo 是基于大型文本语料库进行训练的。
  3. ELMo 是开源的。

让我们详细讨论一下这些要点，并讨论它们的重要性。

1. ELMo 可以唯一地解释单词的上下文

像 GloVe、词袋和 Word2Vec 只是根据单词的字面拼写生成嵌入。它们不会考虑单词的使用方式。例如，在下面的示例中，这些语言模型将为“trust”返回相同的嵌入：

I can’t trust you.

They have no trust left for their friend.

He has a trust fund.

然而，ELMo 会根据其周围的单词，返回不同的嵌入：其嵌入是上下文相关的。在这些示例中，它实际上会返回“trust”不同的答案，因为它会识别出该词在不同的上下文中使用。这种独特的能力本质上意味着 ELMo 的嵌入有更多的可用信息，因此性能可能会提高。一种类似的解释上下文的语言建模方法是 BERT 。

2. ELMo 是基于大型文本语料库训练的

无论你是一名资深的机器学习研究者，还是一名普通的观察者，你都可能熟悉大数据的威力。最初的 ELMo 模型是在 55 亿个单词的语料库上进行训练的，即使是“小”版本也有 10 亿个单词的训练集。这可是一个很大的数据量啊！在如此多数据上进行训练，意味着 ELMo 已经学习了很多语言知识，在大范围的数据集上都会有不错的性能。

3. 任何人都可以使用 ELMo

推动机器学习领域发展的因素是将研究予以开源的文化。通过将代码和数据集开源，研究人员可以让该领域的其他人轻松地应用并构建现有的想法。与这种文化相一致，ELMo 是广泛开源的。它有一个 网站 ，不仅包括它的基本信息，还包括了模型的小版本、中版本和原始版本的下载链接。想使用 EMLo 的人一定要看看这个网站，来获取模型的快速拷贝。此外，该代码还发布在 GitHub 上，并包括一个相当详尽的自述文件，让用户知道如何使用 ELMo。如果有人花了几个小时的时间才能让 EMLo 模型正常运行，我会感到很惊讶。

beuAJzZ.jpg!mobile

ELMo 在著名的任务上取得了最先进的性能，如 SQuAD、NER 和 SST

作为上下文感知词嵌入和大数据的强大组合，ELMo 在自然语言处理中的大数据集（包括 SQuAD、NER 和 SST）上取得了最先进的性能。ELMo 彻底改变了我们处理计算语言学任务的方式，比如问答和情感检测，这显然是该领域的一个关键进展，因为原始论文已被引用了 4500 多次。此外，在发表 ELMo 的论文后，提交给最大的国际自然语言处理会议——计算语言学协会（Association for Computational Linguistics，ACL）会议收到的投稿量翻了一番，从 2018 年的 1544 份增加到 2019 年的 2905 份（不过这也可能是由于 2019 年初发表的 BERT）。

我还要指出的是，ELMo 和 BERT 非常相似，因为它们都来自芝麻街（ 译注 ：Elmo 和 Bert 都是美国经典动画片《芝麻街》的角色）！好吧，它们都是解释单词上下文的语言模型，都是基于大型数据集进行训练的，并且正如给我们所知的自然语言处理领域带来了革命性的变革。我还写了一篇关于 BERT 的 博文 ，如果你有兴趣的话，可以读一读。

ELMo 是自然语言处理最大的进步之一，因为它本质上是第一个关注上下文的语言模型，允许在多种任务中实现更好的性能。

延伸阅读


report

Recommend

About Joyk


Aggregate valuable and interesting links.
Joyk means Joy of geeK