В чем заключаются ключевые отличия между word2vec и ELMO в обработке естественного языка?

Некоторые ключевые отличия между Word2vec и ELMo в обработке естественного языка:

Подход к представлению слов:

• Word2vec представляет слова в виде плотных векторов фиксированной размерности, обученных на больших текстовых корпусах. zentyx.ru Векторы создаются на основе семантических отношений между словами в тексте. zentyx.ru Недостаток: отсутствие учёта контекста слова в предложении. zentyx.ru
• ELMo создаёт уникальные представления для слов, исходя из их контекста. ru.wikipedia.org Модель способна генерировать разные представления одного и того же слова в разных контекстах. zentyx.ru

Архитектура:

• Word2vec использует две основные модели: Continuous Bag of Words (CBOW) и Skip-gram. www.geeksforgeeks.org neerc.ifmo.ru В модели CBOW по контексту подбирается наиболее вероятное слово, а в модели Skip-gram по слову предсказываются слова из его контекста. neerc.ifmo.ru
• ELMo включает многослойную двунаправленную LSTM, которая накладывается на слой встраивания токенов. ru.wikipedia.org Входная последовательность сначала преобразуется в векторные представления с помощью слоя встраивания, затем применяются два параллельных процесса: прямой LSTM анализирует токены с учётом контекста предыдущих слов, обратный LSTM анализирует токены с учётом последующих слов. ru.wikipedia.org

Применение:

• Word2vec используется для обработки текстов на редких языках и для задач с небольшими объёмами данных. ru.wikipedia.org
• ELMo полезен для задач обработки естественного языка, таких как разрешение кореференции и определение смысла слов в контексте (например, различение омонимов). ru.wikipedia.org