elmo算法解析
2018年3月份提出ELMo（Embedding from Language models），模型通过对不同句子创建不同的词向量，进行动态调整，解决了之前工作2013年的word2vec及2014年的GloVe的多义词问题，可以称之为静态词向量。模型经过大量语料库预训练好之后 （context—before预测当前字，context—after预测当前字，而且不是同时的），使用预训练时，将任务实际
每日一句
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每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。