自然语言处理 cs224n 2019 Lecture 13: Contextual Word Representations and Pretraining

上下文词表示和预训练

主要内容

1. 词表示上的映射
2. Pre-ELMo 和 ELMO
3. ULMfit 和 onward
4. Transformer架构
5. bert

一、词表示上的映射

现在为止，我们基本上可以说我们有一个词向量的表示了：word2vec，glove，fastText

预训练词向量：

模型使用了预训练词向量之后，得分得到了提升：

预训练词向量

可以开始的时候给单词一个随机词向量，然后再训练它们。

在大多数情况下，使用预训练的词向量是有用的，因为我们可以在更多的数据上把它们训练成更多的单词。

对于不在词汇表中的单词：

简单和普遍的解决办法：

在训练期间，词汇表是：出现次数>=5次的单词和的并集

把所有出现次数<5的单词映射到上，为它训练一个词向量

在运行时，使用标记出现在词汇表之外的单词出现时

这样的解决方案存在的问题：

没有办法区分不同的单词，不管是定义还是意思

解决方案：使用上节课学过的字符集模型，但是难度有点大

在问答系统中，让单词能正确的匹配上非常重要

两种可以尝试的办法：

1、直接使用表示没有在词汇表中出现的单词

2、给它分配一个随机向量

第2种方法更为有效些

 

一个单词的表示

到现在为止，我们已经有了单词的表示方法：word2vec，glove，fastText

这些方法有两个问题：

无论上下文如何变化，它们的词向量表示都是一样的

一个单词只有一个词向量表示，但是单词有不同的方面，包括语义、语法行为等

2003年开始在CoNLL上的命名实体识别

Peters et al. (2017): TagLM – “Pre-ELMo”

在80亿的训练单词上训练的语言模型

语言模型观察：

在监督数据上训练的语言模型是没有用的

一个双向的语言模型只有在前向的时候有用，大约0.2

一个巨大的语言模型设计仅仅对小模型游泳，大约0.3

双向LSTM的观察：

仅仅使用LSTM嵌入预测效果没有很好：F1得分是88.17

McCann et al. 2017: CoVe

使用一个训练序列模型来给其他NLP模型提供上下文

想法：机器翻译意味着能保存信息，可能这是一个很好的目标？

使用一个双层的的双向LSTM作为带有序列到序列+注意力机制的编码器作为一个上下文的提供者

所得到的凹矢量在各种任务中都优于glove矢量

但是，结果并不像这些幻灯片中描述的更简单的NLM训练那样强大，所以似乎被抛弃了

Peters et al. (2018): ELMo: Embeddings from Language Models

通过长的文本而不是窗口文本学习单词信息

使用一个深度的LSTM使用它在预测期间的所有层

使用了两层双向LSTM

使用CNN来构建最初的词表示

使用4096个维度的隐层层的LSTM和512维度的输出来作为下一个阶段的输入

使用一个残差网络