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ELMo("Embeddings from Language Model") は、単語の並びをベクトルの並びとして表現する、単語埋め込み手法である。文字レベルのトークンを入力として、単語レベルの埋め込みを行う双方向LSTM（長・短期記憶）に取り込むことができる。BERTのように、ELMoの埋め込みは文脈依存性であり、「river bank」や「bank balance」の「bank」など、同じ綴りで異なる意味の単語（同形同音異義語）に対して、異なる表現を生成する。
ELMoは、Allen Institute for AI[1]と ワシントン大学によって作成された。
関連項目
[編集]- Transformer (機械学習モデル)
- Word2vec
- オートエンコーダ
- Document-term matrix
- 特徴抽出
- 特徴学習
- Neural language models
- ベクトル空間モデル
- Thought vector
- fastText
- GloVe
- TensorFlow
脚注
[編集]出典
[編集]- ^ “AllenNLP - ELMo — Allen Institute for AI”. 2023年3月30日閲覧。