TL;DR default で準備されているモデルで embedding を得る場合、 Module class の call メソッドに input を渡して実行するようになっている モデルは Tensorflow Hub が提供するものをダウンロードしてきて “default” とかで所定の tensor を名前引きして結果を得るようになっている モデルの情報がちゃんと残ってないのが辛い… 最近 TensorFlow Hub の NLP モデルで embedding を作って色々試したりしている。 主な用途としては(複数)文を入力としてその embedding で類似度を計算したりとかそういう感じ。 使っていると Universal Sentence Encoder (USE) が(BERT とか ELMo と比べて)良い性能を発揮しているが、こやつの詳しい情報があまりない。 論文を読
![TensorFlow Hub のソースコードを読む](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9d622b385d5ed19360c0f35d4294613178862707/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fyoheikikuta.github.io%2Fimages%2Fomega.jpg)