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我正在使用ELMO为我的数据集创建嵌入，我总是得到这样的错误： embed=elmo(data,signature="default",as_dict=True)["elmo"]import tensorflow as tf
elmo= hub.load("https:/
浏览 38提问于2021-07-26得票数 0
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我正在使用elmo方法来获取单词嵌入。但我对这个方法给出的输出结果感到困惑。考虑张量流网站中给出的代码： embeddings =elmo(["the cat is on the mat", "dogs are in the fog"],
signature=&
浏览 1修改于2019-03-26得票数 1
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所以首先我在我的模型中使用了GloVe --它工作得很好，但是现在我想切换到Elmo，但是我总是会遇到这样的错误：
class ElmoEmbeddingLayer(Layer): self.dimensions__init__(**kwargs) self.elmo = hub
浏览 0修改于2019-02-24得票数 0
我试图根据tensorflow集线器上可用的经过预先训练的ELMo模型检索单词的嵌入。这些是我想要嵌入的关键字：embeddings = elmo([bod],as_dict=True)["elmo"]这张照片显示
但是，当我将这个句子放入ELMo模型中时，返回的张量只包含一个长度为48的字符串。
print(item)
index = bod.i
浏览 11提问于2021-05-16得票数 0
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我是tensorflow-hub的新手，偶然遇到了ELMo模型()。
根据原始论文，ELMo表示是隐藏状态激活的加权平均，这些权重可根据手头的任务进行训练，即特定于任务。我还是ELMo模型自己训练它呢？这篇论文似乎建议我应该训练它。如果是这样，我如何在tensorflow中训练它？
浏览 5修改于2019-06-28得票数 3
因此，我感兴趣的是使用ELMo模型提取句子嵌入。一开始我试过：import tensorflow_hub as hub
embeddings = elmo</em
浏览 5提问于2021-04-28得票数 1
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你知道任何兼容的德国elmo型号吗，或者有没有比allennlp更常见的替代品，它有更多兼容的型号？<code>A1</code>
浏览 20提问于2020-08-01得票数 1
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name="lstm")
right_output = shared_lstm(encoded_right) 我想用ELMo所以我使用了一个自定义的嵌入层-可以在这个repo - https://github.com/strongio/keras-elmo/blob/master/Elmo%20Keras.ipynb中找到。__init__(**kwargs)
def
浏览 11提问于2019-02-12得票数 1
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我试图用Elmo模型计算wordsim集的余弦相似度。这可能没有意义，因为它是为句子词嵌入而设计的，但我想看看模型在这种情况下的表现。我使用的Elmo来自：
import tensorflow as tf
elmo = hub.load("https://tfhub.dev/google/elmodef cos_sim(a, b)
浏览 4修改于2021-05-22得票数 2
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当我将Elmo嵌入应用于我的数据时，我有一个错误。我有7255个句子。embed( signature="default",
#Start a session and run ELMo
浏览 0修改于2019-04-29得票数 1
我尝试使用DeepPavlov库中的ELMO embeddings (ElmoEmbedder)。它的运行速度非常慢，每100句话64秒。
浏览 4提问于2018-12-04得票数 2
我在tensorflow集线器中查看ELMo模型，我不太清楚tokens_length = 6，5在流示例中的含义是什么：()tokens_input = [["the", "cat", "is", "on", "the", "
浏览 0提问于2019-06-25得票数 1
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我正在通过elmo提取特征。Train和Test是文本数据。我在google colab中执行时遇到错误。我检查了之前的Stackoverflow问题，但无法解决。带有指针的精确代码会很有帮助。elmo = hub.Module("https://tfhub.dev/google/elmo/2", trainable=True) embeddings= elmo(x.tolist(), si
浏览 61提问于2019-03-24得票数 1
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ELMo、BERT和GloVe在单词表征上有什么不同？它们执行单词嵌入任务的差异有多大？哪一个更好，每一个与其他相比有什么优势和劣势？
浏览 9提问于2021-01-05得票数 0
我正在加载这样的预训练模型 # loading pre trained model to extract elmo vectorsclass DeepLearningBot:DeepLearningBot.modelBlstm = tf.keras.mode
浏览 19修改于2021-07-08得票数 0
我正在使用Elmo模型执行NLP任务。当我加载Elmo模型时，它占用了我的GPU内存的15 GB。我怎样才能减少呢？tf.disable_eager_execution()sess = tf.Session()
elmo_model= hub.Module("https://tfhub.dev/google/elmo/
浏览 0提问于2021-02-16得票数 0
我已经训练了一个深度学习网络，它有一个预先训练过的ELMO层。我使用下面的代码保存了模型和权重。(x_data) )
from tensorflow.keras.layers import Input, Lambda,
浏览 5修改于2021-11-09得票数 0
这是我笔记本上的密码：import tensorflow as tftf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR)
embeddings
浏览 0修改于2020-06-25得票数 0
我在Quora上读到了一个答案，其中一位NLP从业者说，使用ELMO和BERT嵌入作为LSTM或某些RNN的输入将违背ELMo和BERT的目的。我不同意上述说法。同样，常识指出，如果我们将ELMO或BERT词嵌入到LSTM，它应该输出比word2vec更多的上下文丰富的单词。我说得对吧？但是为什么不以这种方式将ELMo和BERT的上下文嵌入传递给LSTM呢？我看到了一篇文章，作者在文章中使用了ELMo嵌入，每个单词的平均向量用于logistic回归和基于树的模型。
浏览 0修改于2023-04-02得票数 0
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