Language Model

ゞ 浴缸里的玫瑰 2022-03-06 09:04 368阅读 0赞

Word2vec

word2vec有两种训练方法

  1. CBOW：在句子序列中，从当前次的上下文去预测当前词
  2. skip-gram:与CBOW相反，输入某个词，预测当前词的上下文

NNLM的训练：输入一个单词的上文，与预测这个单词

word Embedding 存在的问题：多义词问题

ELMO:

ELMO对这一问题有了好的解决：

使用预先训练的语言模型学习好单词的word Embedding，此时多义词无法区分。在实际的下游任务中，句子已经具备了上下文信息，可以根据上下文语义去调整单词的word Embedding，这样调整后的Word Embedding更能表达在上下文中的具体含义。

deep contextualized 词向量的特点：

在word2vec为代表的词向量模型中，每个词对应着一个向量，但是这个模型是根据一个句子赋予每个词汇向量。ELMO提出的方法，在NLP模型的输入之前加一个动态计算词向量的前向量的前向网络BiLMs;这个前向网络是在一个大的数据集上训练好的，同时前向网络的输入及n个更初始的词向量(来自于大的数据集)。

这个词向量论文中是采用字符卷积的方式得到的(如下图)，采用英文语料进行文本分类准确率可达95%；也可以采用word2vec、glove等训练的词向量，效果未实现过，暂不好说。

20190430112810396.png

关于深层：

watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbmd5YW5nX3lhbmdxaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70

(盗图)知乎传送门：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37684922

这是一个深层双向LSTMs网络，层数为L，每个位置的输出在输入到下一个位置的同时，也作为下一层的同一位置的输入。

以下是前向网络的举例：

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ELMO的问题：在特征抽取器方面使用的是LSTM而不是transformer，特征提取能力较弱。

ELMO的输出

最简单的方法：使用最顶层的LSTM输出

优化：对每层(LSTM层等)，添加一个权重S\_\{j\}^\{task\}（一个实数），将每层的向量与权重相乘，然后再乘以一个权重\\gamma ^\{task\}。

每层LSTM输出或者每层LSTM学到的东西是不一样的，针对每个任务每层的向量重要性也不一样。

20190429152151438.png

GPT

GPT也是采用两阶段模型进行训练：

  1. 利用语言模型进行预训练
  2. 通过fine-tuning模式解决下游任务

GPT与ELMO的区别：

  • 特征抽取器采用的是transformer，特征抽取能力更强
  • 预训练仍然是以语言模型为目标，但采用的是单向的语言模型

GPT下游任务的改造……

Bert

与GPT完全相同的两阶段模型：

  1. 双向语言模型预训练
  2. Fine-Tuning模式解决下游任务

Bert 最关键两点，一点是特征抽取器采用 Transformer；第二点是预训练的时候采用双向语言模型。

Bert与ELMO的区别：

对比ELMo，虽然都是“双向”，但目标函数其实是不同的。

ELMo是分别以P(w\_i| w\_1, ...w\_\{i-1\}) 和 P(w\_i|w\_\{i+1\}, ...w\_n) 作为目标函数，独立训练处两个representation然后拼接。

BERT则是以 P(w\_i|w\_1, ...,w\_\{i-1\}, w\_\{i+1\},...,w\_n) 作为目标函数训练LM。

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