ELMo-data

[2hip3ng]

数据可用分享一份吗

[YC-wind]

@2hip3ng 数据是自己爬的，没有什么特殊的地方，数据格式就是分词后的文件：

美好 的 生活 ， 离 不 开 越来越 鼓 的 “ 钱 袋子 ” ， 同样 离 不 开 的 还有 干净 整洁 有序 的 “ 美 村子 ”

一行行这样的就行，中文的ELMO觉得还是字向量比较好一些。

[2hip3ng]

嗯，老板让我训一个ELMo的字向量

[2hip3ng]

你是用每个词作为一个输入吧

[YC-wind]

输入是 (batch_size,max_seq_word_len,max_char_len) ,
输出是(batch_size,max_seq_word_len) ,后移一位

[2hip3ng]

max_seq_word_len就是分词之后的最大词长度吧

[YC-wind]

@2hip3ng 一句话最多有多少个单词组成，不足就padding，max_char_len及时一个单词最多由多少个字组成，不足同样padding

[2hip3ng]

可不可以直接用sentence来训这个字向量，就是max_seq_word_len换成最大sentence长度。

[YC-wind]

你可以试一下，哈哈，有收获记得和大家分享下😄

[2hip3ng]

可以，我老板应该是要我直接用句子训，没看论文，不知道论文是用词训的还是句子训的啊？

[YC-wind]

你是工作了，还是学生啊。预测是学生😄

[2hip3ng]

哈哈，是啊，你咋知道的啊，你呢

[YC-wind]

深度学习学出来的，😄（有“老板”这个关键字）

[2hip3ng]

我加你QQ了，额额

[JepsonWong]

想请教一下：
1.中文的ELMO是不是词向量比较好一些，因为中文词基本2到4个字，卷积基本一次就没了。
2.还有，直接用sentence来训这个字向量是什么意思呀？为什么用sentence来训练的话是把max_seq_word_len换成最大sentence长度？现在max_seq_word_len指的不就是一个句子中的单词个数吗，不足的话补padding。
谢谢！@YC-wind

[YC-wind]

@JepsonWong 1、词向量会好一些，但是会占用较大的内存，因为每个字的组合会很多，最后decode时候会很慢，而字向量相对较少，常用的差不多2000左右，词的话就会大的多；2、用sentence理论是可以的，但是不现实，文本按照这个层级，就是 text-seq-word-char;这个就偏长文本了，层次多了。

[YC-wind]

综合，建议还是使用字向量好一些，因为分词还有误差呢。😄

[JepsonWong]

综合，建议还是使用字向量好一些，因为分词还有误差呢。😄

好的 多谢