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ELMO

前情回顾

• NNLM模型：主要任务是在预测下一个词，副产品是词向量
• Word2Vec模型：主要任务是生成词向量
  • CBOW：训练目标是根据上下文预测目标词
  • Skip-gram：训练目标是根据目标词预测上下文词

ELMO模型的流程

• 针对Word2Vec模型的词向量不能表示多义词的问题，产生了ELMO模型，模型图如下：
  
• 通过不只是训练单单一个单词的Q矩阵，而是把这个词的上下文信息也融入到这个Q矩阵中，从而解决一词多义的问题
• 注意：左侧的LSTM是融入上文信息，右侧的LSTM是融入下文信息。E已经是将独热编码经过一层Q矩阵得到的
• 在我们做具体任务T时，会先将E1、E2、E3三层的特征信息做一个叠加之后，得到新的词向量K，其中（E2、E3为双向的句法和语义特征），所以K1为第一个词的词向量，且包含了这个词的单词特征、句法特征、语义特征
• 注意：在Word2Vec中，只是单纯将几个连续的单词按顺序拼接输入，所以只有这个单词的词向量，并没有上下文信息的叠加

ELMO模型怎么使用

• 虽然同一个词的单词特征相同，但是在不同句子中的上下文信息会不同，也就代表着最后的词向量K会不同，如下：
  
• 我们可以用训练好的ELMO模型，去掉该模型针对任务的改造部分，比如只选用T层往下的部分，用它来替换下图其他任务中的W到e的这一部分，即替换之前Word2Vec预训练部分，从而实现ELMO模型的预训练效果，解决一词多义问题：
  

Attention注意力机制

• 我看这张图，注意力可以被可视化为下图：
  
• 其中：想要查询这张图中的部分原始图像（查询对象Q），这张图中红色的部分（Key），红色部分所具体指的在原图中的部分（Value）
  • 注意：Key和Value有着某种联系，是可以做对应的。如由于原图中有很多的信息（Values），这些Values可以拆分为Key-Value键值对
  • 所以，查看哪些V对Q比较重要，即哪些V与Q相似，就可以转换成查看哪些K与Q相似，而计算相似度我们一般采用点乘的方法
  • 所以QK点乘才能近似于QV点乘，即才能知道哪些V比较重要
    
• 上图的流程为：传入一个查询Q，计算Q和K的点乘s（K与V有对应关系），进行softmax归一化得到对应概率a，乘上对应V，最后做一个汇总，得到整体的V’，即最后的注意力V‘，公式如下：
  $V^{\prime }=(a_1，a_2，\cdots ，a_n)\ast +(v_1，v_2，\cdots ，v_n)=(a_1\ast v_1+a_2\ast v_2+\cdots +a_n\ast v_n)$
• 而这个新的V’就包含了原图中，哪些重要，哪些不重要的信息，最后就可以用带有注意力的图来代替原图
  
• 这里softmax要除$\sqrt{d_k}$是因为，在softmax中，如果两个数的差距比较大，那么归一化后，概率差距会特别大，这很不合理，所以我们通过除$\sqrt{d_k}$来缩小两个数之间的差距，这样能减小它们之间的概率差距，如下图：
  

参考文献

1. 08 ELMo模型（双向LSTM模型解决词向量多义问题）
2. 09 什么是注意力机制（Attention ）