R03 · 同一个 bank,查表相同,理解却应不同
上一页的查表让同一token取得同一行向量。bank在不同句子中却需要不同解释;本页据此提出后续网络必须解决的上下文问题。
状态 b0
只看到bank,银行与河岸都还是候选解释;先保留不确定性。
状态 b2
两个E[bank]相同,后面的h仍为问号。虚线标出需要建立的计算:怎样把不同邻词组合进本次表示。
状态 b1
句子与情境出现后,money与river分别提供区分线索。观察改变的是语境,而非bank的拼写。
公式与算例详情
She deposited money at the bank. 与 She sat on the bank of the river. 中的bank是同一个词类型。若直接查同一张静态embedding表,两次得到同一行。后续模型把周围词一起纳入计算,才可能给这两次出现形成不同表示。图中的h问号表示尚待建立的计算,而不是已经完成的消歧结果。
图像让我们观察人类可见的语境,句子才是本页语言模型的示例输入。这里没有运行消歧模型,不把人的读图判断叫作模型预测。窗口网络、RNN和self-attention都能以不同方式引入上下文;位置编码解决顺序关系,不能单独替代语义消歧。
原课页采用记录:M05 同一个词为什么含义不同。页码均按PDF物理页计。
继续学习
本页自学核对:对两句 bank 逐一指出查表输入与语境输入;整理成相同 E、待构造 h 的对照。
若两次bank查表相同,却不知道语境从哪里进入,可进入《从一条混排消息到模型的输入》;动手时打开LAB01的“A · 邻居变多,bank 的表示会怎样变?”:固定bank的词向量,改变窗口,比较输入组合与近邻变化;区分表示差异和消歧成绩。 实施范围见实验路线A。