目录：

1. 基础部分回顾（词向量、语言模型）

2. NLP的核心：学习不同语境下的语义表示

3. 基于LSTM的词向量学习

4. 深度学习中的层次表示以及Deep BI-LSTM

5. ELMo模型

6. 总结

1. 基础部分回顾（词向量、语言模型）

1.1 独热编码-词的表示

1.2 词向量-词的表示

• 我们为什么需要词向量？（One-hot向量的缺点？）

• 基于One-hot能否表示单词之间语义相似度？

1.2.1 基于One-hot能否表示单词之间语义相似度？

答：不可以。因为，我们不管是通过欧式距离还是通过余弦相似度，计算用One-hot表示的词编码都是一样的距离，不能区分单词之间语义的相似度。比如，计算：我们、爬山的欧式距离、余弦相似度：

（爬山、运动）的欧式距离是 

，（运动、昨天）的欧式距离是 

。当然每个词之间的余弦相似度也都是相同的。词向量学习到的每个向量都是用不同的浮点数表示，计算每个单词的相似度是不一样的，可以表示单词之间语义相似度。

1.2.2 One-hot向量的缺点？

• One-hot向量稀疏性，词向量是稠密向量；

• One-hot向量不能表示单词之间语义相似度；

词向量从2013年提出开始，慢慢的发展成现在的Bert、XLNet等比较前言的技术。

1.3 词向量-词向量的可视化

把词向量表示成二维数据后，可以发现类似的单词是聚在一起的，因此可以得出词向量可以区分单词之间语义的相似度。

词向量的可视化常用的算法是sklearn中的T-SNE，它是一种降维算法。降维算法还有PCA、ICA、LDA，针对词向量的降维我们通常使用T-SNE，Bengio在他文章中介绍T-SNE非常清楚。我自己找了一下Bengio的文章，没有找到介绍T-SNE的内容，谁找到告诉一下哈！

1.4 词向量-学习词向量

把一堆文本输入到某些模型中，我们可以得到词向量。模型包括：CBOW、Skip-Gram、NNLM、Glove、MF、ELMo、Gaus Embedding、LDA、Bert等。

2. NLP的核心：学习不同语境下的语义表示

2.1 语言模型-概念

2.2 语言模型-对于句子的计算

2.2.1 Chain Rule

贝叶斯公式：

Chain Rule：

2.2.2 Chain Rule for Language Model

2.2.3 Markov Assumption

一阶马尔科夫假设：

休息

今天

是

春节

我们

都

休息

都

二阶马尔科夫假设：

休息

今天

是

春节

我们

都

休息

我们

都

三阶马尔科夫假设：

休息

今天

是

春节

我们

都

休息

春节

我们

都

2.2.4 Language Model（Use 1st Order）

假设现在我们知道这些单词的概率：

P(是|今天) = 0.01
P(今天) = 0.002
P(周日|是) = 0.001
P(周日|今天) = 0.0001
P(周日) = 0.02
P(是|周日) = 0.0002

比较：“今天是周日 VS 今天周日是 ”两句话哪一句从语法上更通顺？

显然， P(今天是周日) >P(今天周日是) 。

ELMo是基于语言模型的目标函数进行训练的。

2.3 语言模型-相关必要知识点

• Chain Rule, Markov Assumption

• Unigram, Bigram, Ngram

• Add-one smoothing, Good-turning smoothing...

• Perplexity

图片来源于：网友

2.4 基于分布式表示的模型总览

介绍词向量的总览，各个词向量模型之间的联系和区别。

Global方法：把非常大的数据放到模型中学习，得到全局的数据信息。优势：可以从全局的角度考虑问题。劣势：1）计算量很大；2）不能在线学习。

Local方法：基于窗口式的方法进行训练，是一种局部的方法。优势：1）可以随时的增加数据进行训练，也就是可以在线学习；2）可以用在大数据里面。缺点：不能从全局的角度考虑问题。

基于语言模型的训练：对于一个语言序列 

，我们有 

可以预测 

，有 

可以预测 

，有 

可以预测 

，有 

可以预测 

。我们可以把这样一个过程写成目标函数 ,目标函数基于语言模型的目标函数进行训练的模型叫做基于语言模型的训练方式。

2.5 建议的学习路径

2.6 词向量训练常见的方法

• SkipGram方法：预测相邻单词的概率。

• CBOW方法：已知两边单词，预测中间单词。

• NNLM方法：基于语言模型和马尔科夫假设进行训练。

基于SkipGram、CBOW和NNLM的方法，我们可以训练出每一个单词的固定词向量。但是在同一句话中，这些方法不能表示相同单词的不同语义。因此我们引出ELMo、Bert和XLNet。

即，如何学出一个单词在不同上下文中的词向量呢？

3. 基于LSTM的词向量学习

3.1 利用LSTM学习词向量（语言模型）

3.2 从单向LSTM到双向LSTM

单向LSTM只能从左到右的预测单词，有时我们想利用单词左右两边的信息，即双向信息，因此我们需要双向LSTM。

XLNet用Permutation language model  实现真正的双向LSTM模型。

以下这种形式不是完全双向的LSTM模型：

4. 深度学习中的层次表示以及Deep BI-LSTM

4.1 启发：深度学习中的层次表示（Hierarchical Representation）

越高级的特征表示越来越具体化。

4.2 How Human Brain Works

4.3 图像中有层次表示，NLP中是否也有？

4.4 Deep BI-LSTM

4.5 训练以及使用

ELMo具体细节可以翻阅论文：Peters M E , Neumann M , Iyyer M , et al. Deep contextualized word representations[J]. 2018.

5. ELMo模型

5.1 ELMo的数学表达

5.2 实验

这一部分展示了ELMo模型论文中的实验结果。

6. 总结

本文是Microstrong在观看李文哲在B站上讲解的直播课程《词向量与ELMo模型》的笔记。直播地址：https://live.bilibili.com/11869202

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