在 NLP 世界裡，有一支很重要的家族，英文叫做 LARK（ LAnguage Representations Kit ），翻譯成中文是語言表示工具箱。目前 LARK 家族最新最重要的三種算法，分別是 ELMo ， BERT 和 ERNIE 。
你一定不知道，這三個普通的名字，竟然包含著一個有趣的秘密。
真相，即將揭開！
我們先從算法模型的名字尋找一些蛛絲馬跡
第一位， ELMo ：
來自英文 Embedding from Language Models 的縮寫，來自論文名為Deep contextualized word representation
第二位， BERT :
來自英文 Bidirectional Encoder Representations from Transformers 的縮寫，來自論文名為 Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
第三位， ERNIE :
來自英文 Enhanced Representation through kNowledge IntEgration) 的縮寫，來自論文名為Enhanced Representation through Knowledge Integration
看完了，是不是，還是一頭霧水，哪裡有什麼秘密？
不賣關子了，直接上圖！
What？？
再回頭看看，你還記得那三個算法的名字麼？
ELMo ， BERT ， ERNIE
竟然都是美國經典動畫片，《 Sesame Street （芝麻街）》裡面的卡通人物！！！
好吧，如果你說，沒看過這個動畫片，沒感覺啊。那我舉個例子，如果把《芝麻街》類比成中文《舒克和貝塔》。那麼，第一篇論文把模型取做「舒克」，第二篇很有愛的就叫做「貝塔」，第三篇就硬把模型叫做「皮皮魯」，也許不久的下一個模型就命名為「魯西西」啦。
誰說科學家們很無聊，是不是也很童趣？
好了，扯遠了，今天我們先給大家介紹 LARK 家族的 ELMo ！ 提出它的論文獲得2018年 NAACL 最佳 paper ，它在 NLP 領域可是有著響噹噹的名頭，讓我們來認識它！
ELMo 模型簡介
ELMo （ Embeddings from Language Models ）是重要的通用語義表示模型之一，以雙向 LSTM 為網路基本組件，以 Language Model 為訓練目標，通過預訓練得到通用的語義表示，將通用的語義表示作為 Feature 遷移到下遊 NLP 任務中，會顯著提升下遊任務的模型性能。
ELMo 模型核心是一個雙層雙向的 LSTM 網絡，與傳統的 word2vec 算法中詞向量一成不變相比， ELMo 會根據上下文改變語義 embedding 。
一個簡單的例子就是「蘋果」的詞向量：
句子1：「我買了1斤蘋果」
句子2：「我新買了1個蘋果X」
在 word2vec 算法中，「蘋果」的詞向量固定，無法區分這兩句話的區別，而ELMo 可以解決語言中的二義性問題，可以帶來性能的顯著提升。
ELMo 項目的飛槳（ PaddlePaddle ）實現
為了方便廣大的開發者，飛槳（ PaddlePaddle ）完成了 ELMo 的開源實現（依賴於 Paddle Fluid 1.4），發布要點如下。
注意啦，下面劃重點！！！
完整支持 ELMo 多卡訓練，底層算子優化，訓練速度比主流實現快約1倍。
下遊任務的性能明顯提升： LAC 任務加入 ELMo 後 F1 可以提升 1.1%；閱讀理解任務加入 ELMo 後 Rouge-L 提升 1%。
接下來，我們看看怎麼可以快速把 ELMo 用到我們的項目中來吧！
ELMo 訓練過程介紹
（1）數據預處理
將文檔按照句號、問號、感嘆以及內容分詞預處理。預處理後的數據文件，每行為一個分詞後的句子。給出了訓練數據 data/train 和測試數據 data/dev 的數據示例如下：
本 書 介紹 了 中國 經濟 發展 的 內外 平衡問題 、 亞洲 金融 危機 十 周年 回顧 與 反思 、 實踐 中 的 城鄉 統籌 發展 、 未來 十 年 中國 需要 研究 的 重大 課題 、 科學 發展 與新型 工業 化 等 方面 。
吳 敬 璉 曾經 提出 中國 股市 「 賭場 論 」 ， 主張 維護 市場 規則 ， 保護 草根 階層 生計， 被 譽 為 「 中國 經濟 學界 良心 」 ， 是 媒體 和公眾 眼中 的 學術 明星
（2）模型訓練
利用提供的示例訓練數據和測試數據，進行單機多卡預訓練。在開始預訓練之前，需要把 CUDA 、 cuDNN 、 NCCL2 等動態庫路徑加入到環境變量 LD_LIBRARY_PATH 之中，然後執行 run.sh 即可開始單機多卡預訓練，run.sh 文件內容如下：
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7python train.py \--train_path='data/train/sentence_file_*' \--test_path='data/dev/sentence_file_*' \--vocab_path data/vocabulary_min5k.txt \--learning_rate 0.2 \--use_gpu True \--all_train_tokens 35479 \--local True $@
其中， all_train_tokens 為 train 和 dev 統計出來的 tokens 總量，訓練過程中，默認每個epoch後，將模型參數寫入到 checkpoints 路徑下，可以用於遷移到下遊 NLP 任務。
（3）ELMo模型遷移
以 LAC 任務為示例，將 ELMo 預訓練模型的語義表示遷移到 LAC 任務的主要步驟如下：
#step1:在已經搭建好的 LAC 網絡結構之後，加載 ELMo 預訓練模型參數：
from bilm import init_pretraining_paramsinit_pretraining_params(exe,args.pretrain_elmo_model_path, fluid.default_main_program()
#step2: 基於ELMo 字典 將輸入數據轉化為 word_ids，利用 elmo_encoder 接口獲取 ELMo embedding：
from bilm import elmo_encoderelmo_embedding = elmo_encoder(word_ids)
#step3: ELMoembedding 與 LAC 原有 word_embedding 拼接得到最終的 embedding：
word_embedding=fluid.layers.concat(input=[elmo_embedding, word_embedding], axis=1)
好的，到這裡，模型的遷移就完成了，再來回顧一下加入 ELMo 後對性能的提升，心動不如行動，趕緊用起來吧！
ERNIE 模型簡介
學習完了 ELMo ，我們再來了解一下 LARK 家族的學習成績最好的重磅成員ERNIE ，在多項 NLP 中文任務上表現非凡。
ERNIE 通過建模海量數據中的實體概念等先驗語義知識，學習真實世界的語義關係。具體來說， ERNIE 模型通過對詞、實體等語義單元的掩碼，使得模型學習完整概念的語義表示。相較於 BERT 學習原始語言信號， ERNIE 直接對先驗語義知識單元進行建模，增強了模型語義表示能力。
ERNIE 在多個公開的中文數據集上進行了效果驗證，包括語言推斷、語義相似度、命名實體識別、情感分析、問答匹配等自然語言處理各類任務上，均超越了語義表示模型 BERT 的效果。
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