11种必知的word embeddings模型

作者：Fabio Chiusano

单词嵌入为序列标注和文本分类等下游任务提供输入特征，在过去的十年中，已经提出了几种单词嵌入方法。

Context-independent

每个单词都会学习一个唯一的表达而不考虑上下文

Context-independent without machine learning

• Bag-of-words
  
• TFIDF

Context-independent with machine learning

• Word2Vec: CBOW & SkipGram。
• GloVe(Global Vectors for Word Representation)：对语料库中聚合的全局单词共现统计数据进行训练。
  
• FastText:与GloVe不同的是，它通过将每个单词视为由字符n-grams组成而不是一个单词整体来做单词嵌入。此做法不仅可以学习罕见的单词，还可以学习词汇表外的单词。

Context-dependent

相同单词不同上下文也会embedding不一样。

Context-dependent and RNN based

• ELMO(Embeddings from Language Model):基于字粒度的双向lstm编码层学习每个单词的embedding。
  
• CoVe(Contextualized Word Vectors): 基于一个训练好的用于翻译的sequence-2-sequence的带有attention的模型的encoder，对word进行词嵌入。

Context-dependent and transformer-based

• Bert(Bidirectional Encoder Representations from Transformers): 大语料，基于transformer进行训练，使用随机mask机制做完型填空，同时通过预测下一个句子的任务挖掘句子之间的关联。
  
• XLM(Cross-lingual Language Model): 同样是transformer，预估下一个token，类似bert的mask训练方式，和翻译目标。
• RoBERTa(Robustly Optimized BERT Pretraining Approach):同样是BERT，修改了超参，删除了下个句子的任务，用更大的batch和学习率训练。
  
• ALBERT(A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representation):减少了参数，降低了内存，提升了训练速度。

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