当前最佳词句嵌入技术：无监督学习转向监督、多任务学习

人工智能

2023-11-17 22:00:10

引言

词句嵌入是自然语言处理 (NLP) 中的关键技术，它将单词和句子编码成稠密的、定长的向量，使神经网络能够有效地处理文本数据。当前，NLP 领域的研究重心正在从无监督学习向监督学习和多任务学习转变。

从无监督到监督

早期的词句嵌入技术，例如 Word2Vec 和 GloVe，主要基于无监督学习，即它们从大量未标记的文本语料库中学习单词和句子的表示。然而，无监督学习存在局限性，因为它不能充分利用标记数据的丰富语义信息。

近年来，监督学习技术在词句嵌入方面得到了广泛的应用。监督学习通过利用标记数据，例如命名实体识别 (NER) 和文本分类，来学习更加语义丰富的词句表示。这种方法可以捕捉到词句之间的细微差别，并生成更具区分性的嵌入。

多任务学习的兴起

多任务学习是一种机器学习技术，它同时训练多个相关的任务。在词句嵌入中，多任务学习可以利用不同任务之间的互补性，学习出更加鲁棒和通用的词句表示。例如，一个模型可以同时执行 NER 和文本分类任务，从而学习到词句的丰富语义信息和句法信息。

技术指南

多任务词句嵌入的实现

要实现多任务词句嵌入，可以使用以下步骤：

选择一个预训练的词句嵌入模型，例如 ELMo 或 BERT。
定义多个任务，例如 NER 和文本分类。
为每个任务设计一个任务特定的输出层。
使用多任务优化器同时训练所有任务。

示例代码

import tensorflow as tf

# 定义输入数据
inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(None,))

# 加载预训练的词句嵌入模型
embeddings = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=300)(inputs)

# 定义 NER 输出层
ner_output = tf.keras.layers.Dense(num_classes=10)(embeddings)

# 定义文本分类输出层
classification_output = tf.keras.layers.Dense(num_classes=2)(embeddings)

# 定义多任务优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)

# 编译模型
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=[ner_output, classification_output])
model.compile(optimizer=optimizer, loss=['categorical_crossentropy', 'categorical_crossentropy'], metrics=['accuracy'])