ELMo (Embeddings from Language Models)

引入了一种新的深度上下文单词表示，不仅能对单词使用的复杂特征（如语法和语义）进行建模，还能根据上下文语境的不同做出改变（一词多义）。

与传统的单词类型嵌入不同，每一个token的表示是整个输入句子的函数。它们是在带有字符卷积的两层biLMs上计算的

双向语言模型

给定N个token的序列，(t1，t2，……，tN)，对于前向语言模型（forward language model）来说，tk是由前面的token计算出来的：

后向语言模型（backward language model）是这样的：

biLM就是结合了上述两种模型，最大化前向和后向的对数似然：

两个方向的是独立的，就是一开始输入的词向量，就是softmax层参数。

ELMo

对于token tk，L层的biLM可以计算出2L+1个表达：

是输入的token层，

对于下游的具体任务，ELMo把所有层的压缩在一起形成一个单独的vector：

其中，γ可以对特定任务的模型的ELMo向量进行大小缩放，s是softmax-normalized权重。

将ELMo用于下游任务supervised model时，首先固定biLM的权重，把与Xk结合，得到ELMo enhanced representation [Xk；]，输入NLP 模型中。