Вопрос или проблема
Я прочитал ответ на Quora, где специалист по НЛП указал, что использование вложений ELMO и BERT в качестве входных данных для LSTM или некоторой RNN сводит на нет назначение ELMo и BERT. Я не уверен, что согласен с этим утверждением.
Обычно мы передаем слова в LSTM, чтобы получить специфичные для контекста представления, и я это понимаю. Но мы используем word2vec вместо one-hot, потому что контекстуальное представление после обработки LSTM будет лучше. Таким образом, здравый смысл подсказывает, что если мы дадим ELMO или BERT-вложение слов LSTM, он должен выдать более контекстно богатыми слова, чем word2vec. Разве я не прав?
Я понимаю, что как только контекст получен, мы можем сразу его донастроить для некоторых downstream задач. Но почему бы не использовать это так, чтобы передать контекстные вложения ELMo и BERT в LSTM?
Сомнение #2:
Я видел пост, где автор использовал ELMo-вложение со средними векторами для каждого слова для логистической регрессии и моделей на деревьях. Хотя это сработало для них, в общем, это не имеет смысла? потому что в логистической регрессии каждый параметр фиксирован для входного значения. Например, Theta1*X1. Так что если X1 — это каждое разное слово, идеальный модель должен быть более запутанным фиксировать этот параметр по сравнению с TFIDF, где у нас есть фиксированный индекс для каждого слова?
Сомнение #1:
Вы правы, что использование вложений ELMo или BERT в качестве входных данных для LSTM потенциально может привести к лучшему контекстуальному представлению, чем использование Word2Vec. Однако причина, по которой специалист по НЛП может быть против использования ELMo или BERT с LSTM, заключается в том, что эти модели изначально разработаны для более продвинутого захвата контекста, чем LSTM.
ELMo использует архитектуру двунаправленного LSTM, что позволяет ему лучше захватывать контекст слова в предложении. BERT, с другой стороны, использует архитектуру Transformer, которая применяет механизмы самовнимания для понимания контекста более сложным образом.
Когда вы используете вложения ELMo или BERT в качестве входных данных для LSTM или другой RNN, вы можете потерять часть контекстной информации, уже захваченной этими моделями. Вместо этого было бы более эффективно донастраивать модели ELMo или BERT непосредственно для ваших downstream задач, так как они специально разработаны для этой цели и показали наилучшие результаты.
Сомнение #2:
Использование вложений ELMo со средними векторами для логистической регрессии и моделей на деревьях может быть не идеальным, но это может работать в определенной степени. Усреднение вложений слов в предложении может захватить некоторую семантическую информацию, хотя, вероятно, будет потеряна значительная часть контекстной информации.
В случае логистической регрессии модель действительно научится ассоциировать определенный вес с каждой входной функцией. Однако эти функции больше не соответствуют фиксированным словам, как в модели “мешка слов” или TF-IDF. Вместо этого функции представляют собой вложения с непрерывными значениями, которые захватывают семантические отношения между словами. В результате модель логистической регрессии научится ассоциировать веса с семантическими отношениями, захваченными вложениями ELMo, а не с отдельными словами.
Этот подход может быть не таким эффективным, как использование более продвинутых моделей, таких как BERT, или тонкая настройка самой модели ELMo, но он все же может предоставить некоторую улучшение по сравнению с традиционными представлениями “мешка слов” или TF-IDF, особенно при решении задач, которые выигрывают от семантической информации.
Ответ или решение
Вопросы по ELMo, BERT и Word2Vec
В данной статье мы рассмотрим два ключевых вопроса, связанных с использованием современных моделей векторного представления слов, таких как ELMo и BERT, а также их интеграции с другими архитектурами, такими как LSTM и логистическая регрессия. Мы проанализируем мнения специалистов и предоставим углубленный взгляд на эффективность этих подходов.
Вопрос #1: Использование embeddings ELMo и BERT в LSTM
Как вы правильно отметили, применение векторных представлений ELMo или BERT может привести к созданию контекстуально насыщенных представлений, которые превосходят по своей эффективности подходы, основанные на Word2Vec. Ранее упомянутый специалист может выражать сомнения относительно целесообразности интеграции этих мощных моделей с LSTM по нескольким причинам.
-
Архитектурные особенности: ELMo использует двунаправленные LSTM, что позволяет модели захватывать контекст слова в пределах всего предложения. Кроме того, BERT строится на основе трансформеров, использующих механизмы самовнимания, предоставляя более сложное понимание контекста. В связи с этим, подача этих векторных представлений на вход LSTM может снизить качество уже извлеченного контекста, так как LSTM, вероятно, не сможет извлечь дополнительную информацию, которую уже охватывают ELMo или BERT.
-
Финетюнинг: Вместо использования LSTM с этими векторными представлениями, более целесообразно настраивать модели ELMo или BERT непосредственно под задачи, с которыми вы работаете. Эти модели разработаны для достижения выдающихся результатов в ряде задач обработки естественного языка, и их использование без дообучения может привести к упущению широких возможностей.
В итоге, хотя принципиально интеграция возможна и может иногда принести улучшение, более эффективным способом будет использование ELMo и BERT «как есть» или их дообучение.
Вопрос #2: Использование ELMo Embeddings в логистической регрессии
Использование усредненных векторов ELMo для логистической регрессии и других моделей, основанных на деревьях, действительно вызывает интересные дискуссии. Хотя этот подход может работать для отдельных задач, он имеет свои ограничения.
-
Аварийная потеря контекста: Усреднение векторов слов может привести к значительному снижению контекстуальной информации, поскольку важно учитывать, как слова взаимодействуют друг с другом. В отличие от модели, основанной на Bag-of-Words или TF-IDF, где каждое слово представлено фиксированным индексом, усредненные векторы могут ввести в заблуждение, подавая информацию без контекста.
-
Обучение параметров: В логистической регрессии параметры привязаны к определенным признакам, и когда представление слова меняется, это может привести к путанице для модели. Однако, векторные представления ELMo обладают свойствами, которые могут передать определенные семантические связи между словами. Следовательно, хотя и существует риск нестабильности в результате изменения входных данных, модель сможет учесть семантические зависимости более эффективно, чем при использовании традиционных текстовых представлений.
Итак, хотя использование усредненных ELMo embedding может показывать какие-то результаты, стоит рассмотреть более продвинутые методы или прямую настройку моделей для достижения лучших результатов.
Заключение
Использование ELMo, BERT и других генераторов векторных представлений в различных задачах обработки естественного языка подразумевает выбор наиболее подходящих подходов в зависимости от целей проекта. Имея возможность использовать более совершенные модели и методы, важно учитывать их архитектурные особенности и возможности, а не полагаться на устаревшие подходы. Таким образом, выбор подхода должен основываться на конкретных задачах, ресурсах и желаемых результатах.