虽然是个NLP小白，但是感觉ELMo怎么这么眼熟，就在碰见的时候下载下来读一读了。

论文地址：https://arxiv.org/abs/1802.05365

以下是正文：

ELMo是一种计算词嵌入的方式，旨在表示出词的更丰富的信息以及引入上下文相关的性质，同一个词在不同上下文中的表示也不同。

引言

作者认为，一个好的词嵌入表示要满足两个特征：（1）能表达出词的复杂的特征（2）要能综合上下文的信息来对当前词进行表示。这也就是本文提出的ELMo所具有的特征。

针对第二个特征，ELMo通过使用LSTM使得整个模型是整个句子的函数来满足。而根据后面提到的实验，LSTM的不同层捕捉到的是不同层次的信息，较高的LSTM层捕捉到的是上下文内容依赖的词义的信息，较低的LSTM层捕捉到的是有关句法的信息。ELMo通过对LSTM的不同层的表示进行加权求和来综合这不同层次的信息，从而满足第一个特征。

ELMo:Embeddings from Language Models

首先介绍双向语言模型（biLM）。

语言模型是指，给定一些历史词，预测当前词的概率，比如常见的n-gram模型等，整个句子出现的概率就是每个词的概率的连乘，公式表达就是：

$p(t_{1},t_{2},t_{3}...t_{N})=\prod _{k=1}^{N}p(t_{k}|t_{1},t_{2}...t_{k-1})$

作者这里用LSTM来实现语言模型。首先选用一种方法（作者提到有token embeddings或者CNN over characters，我也不太懂，之后有时间看完来这里贴个链接）来对句子中的每个词进行一个向量表示，用符号表示就是 $x_{k}^{LM}$ ，之后送进一个两层的单向LSTM中，每一个 $x_{k}^{LM}$ 对应的当前时间步的输出，在送进softmax层计算之后，我们认为是下一个位置出现什么词的概率，即 $[p('a'|t_{1},t_{2}...t_{k}),p('abound'|t_{1},t_{2}...t_{k})....]$ 。

反向LSTM和正向LSTM类似，只是这里是给定后面的词，预测当前的词的概率，即

$p(t_{1},t_{2},t_{3}...t_{N})=\prod _{k=1}^{N}p(t_{k}|t_{k+1},t_{k+2}...t_{N})$

在构建好正向LSTM与反向LSTM之后，我们的联合优化目标是最大化两个方向上的对数概率，公式如下，也就是最大化我们根据模型认为这个句子出现的概率：

$\sum_{k=1}^{N}(log p(t_{k}|t_{1},t_{2}...t_{k-1};\Theta_{x},\Theta^{\rightarrow }_{LSTM},\Theta_{s})+log p(t_{k}|t_{k+1},t_{k+2}...t_{N};\Theta_{x},\Theta^{\leftarrow }_{LSTM},\Theta_{s}))$

式子中 $\Theta_{x}$ 是指在进行LSTM计算前对词进行向量表示的算法的参数， $\Theta_{s}$ 是指softmax的计算。公式中可以看到，作者在正向与反向中均使用相同的 $\Theta_{x}$ 和 $\Theta_{s}$ ，只有LSTM的参数不同。

通过以语言模型为任务导向，这里的双向LSTM可以做到无监督训练，即训练数据不需要有标签。

在此基础上介绍ELMo。

通过上面的双向LSTM（假设有L层），每个单词我们可以得到2L+1个有关的表示，一个是输入向量，然后正向与反向LSTM的L个层一共产生2L个向量。

进一步将输入向量视为第0层隐藏层的输出，可以符号化为（不想打公式了，截图吧）：

然后ELMo对这L+1个向量进行加权平均，公式为：

$s^{task}$ 就是进行加权平均的权值， $\gamma _{task}$ 是一个尺度因子，具体的作用是可以让模型自己选择合适的尺度，有助于优化过程。这两种参数都是和下流应用一起通过优化进行学习的。

怎么应用这个ELMo？

对于下流应用或者模型，原本是有一个上下文无关的输入 $x_{k}$ ，我们将所有的这些 $x_{k}$ 输入到前面建立的ELMo中得到 $ELMo_{k}^{task}$ ,我们将这两个向量进行连接得到 $[x_{k},ELMo_{k}^{task}]$ ，作为下流模型的新输入即可。

作者提到，这里的ELMo不是只能应用在输入上，而是还可以应用到其他与上下文有关的地方比如输出，有的应用对模型的输出 $h_{k}$ 咋不同层次上进行ELMo也可以提升性能（此 $h_{k}$ 非ELMo中的 $h_{k}$ ，而是指下流模型在k时间步的输出）。

此外，dropout和通过 $\lambda||\omega ||_{2}^{2}$ 进行正则化都是有帮助的。这会使模型引入对每个层同等权重的偏好，即偏好取所有层的输出的算术平均（非加权）。

一些改变

作者提到，作者应用的LSTM是有残差连接的（残差连接在resnet里有介绍，我的曾经笔记链接【论文阅读】Deep Residual Learning for Image Recognition_野生的野蛮人的博客-CSDN博客）。

还有，刚才的介绍中，我们是先用无监督学习的方式训练biLM，之后再训练下流模型的时候这个biLM是要被冻结的，不再进行学习。不过当数据量多的时候，微调这个biLM也是能够提升性能的。

实验

这一部分是在说应用ELMo会使得很多NLP任务取得同时代的更好的性能，包括Question answering、Textual entailment、Semantic role labeling、Coreference resolution、Named entity extraction、Sentiment analysis这六个NLP任务。具体数据就不展示了。

分析

作者同时做了很多实验来分析ELMo的各个方面。

实验一：biLM的层的加权平均比单独用最上层更好

作者比较只用biLM的最上层的输出会怎样，结果表示，性能不如用所有层的加权平均。同时，作者也尝试改变了正则化参数 $\lambda$ （ $\lambda ||\omega ||^{2}_{2}$ 中的参数）， $\lambda =1$ 代表我们希望直接取每个层的平均（不加权）， $\lambda =0.001$ 则表示我们允许不同层的权值有很大差异。结果表示，允许模型更自由地决定各个层的权值会更好：

实验二：在不同位置引入ELMo

前面提到，不仅可以在模型的输入处引入ELMo，还可以在其他地方比如输出处引入。作者尝试在不同任务的模型的输出处引入ELMo，发现有的模型适合在输出处引入，而有些模型不适合，会降低性能。

实验三：biLM的不同层提取不同层级信息

这一部分，作者首先拿ELMo对词的表示与GloVe进行对比。在GloVe中，我们取一个词，并寻找与GloVe给出的表示很相近的其他词。ELMo也同样，不过ELMo要对不同上下文的同一个词进行区分。作者拿‘play’进行举例：

可以发现，GloVe给出的与‘play’相近的其他词中不同词性的都有，而biLM（也就是ELMo）则可以很好地区分同一个词在不同上下文中的词性，即ELMo能够提取到很好丰富的信息，进行更好的歧义消除。

在这之后，为了分析biLM的不同层都提取到了什么信息，作者拿biLM的不同层的表示进行两个任务上的比较，即歧义消除（Word sense disambiguation，WSD）和词性标注（POS tagging）。结果发现，在歧义消除任务上，最高层比最低层的效果好，在词性标注上则反之，最低层比最高层的效果好。这意味着不同层提取到了不同层次的信息，低层捕获词性等构词信息，而高层捕获词义等语义信息。

实验四：训练效率更高、数据集利用更好

意思是，如果以达到某一设定的准确率或者分数为目标，那么用ELMo所需要的的训练轮数更少，所需的数据集更小。

实验五：可视化权重

图示如下，没啥比较有启发性的信息：

总结

结束啦

记一些不会的地方：

1.上面提到ELMo可以应用到某些模型的输出的位置，有的效果更好，有的效果更差，作者给出的解释我看不太懂：

感谢作者！

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