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1  优点

2  缺点

                  3.知识点个人笔记

2018年3月份，ELMo出世，该paper是NAACL18 Best Paper。在之前2013年的word2vec及2014年的GloVe的工作中，每个词对应一个vector，对于多义词无能为力。ELMo的工作对于此，提出了一个较好的解决方案。不同于以往的一个词对应一个向量，是固定的。在ELMo世界里，预训练好的模型不再只是向量对应关系，而是一个训练好的模型。使用时，将一句话或一段话输入模型，模型会根据上线文来推断每个词对应的词向量。这样做之后明显的好处之一就是对于多义词，可以结合前后语境对多义词进行理解。比如apple，可以根据前后文语境理解为公司或水果

1  优点

• 考虑上下文，针对不同的上下文生成不同的词向量。表达不同的语法或语义信息。如“活动”一词，既可以是名词，也可以是动词，既可以做主语，也可以做谓语等。针对这种情况，ELMo能够根据不同的语法或语义信息生成不同的词向量。
• 6 个 NLP 任务中性能都有幅度不同的提升，最高的提升达到 25% 左右，而且这 6 个任务的覆盖范围比较广，包含句子语义关系判断，分类任务，阅读理解等多个领域，这说明其适用范围是非常广的，普适性强，这是一个非常好的优点。

2  缺点

• 使用LSTM提取特征，而LSTM提取特征的能力弱于Transformer
• 使用向量拼接方式融合上下文特征，这种方式获取的上下文信息效果不如想象中好
• 训练时间长，这也是RNN的本质导致的，和上面特征提取缺点差不多。

 

 3.知识点个人笔记