《Deep contextualized word representations》论文研读
本文作者推出了一种新的基于深度学习框架的词向量表征模型：ELMo（Embeddings from Language Models）模型，从缩写就可以看出模型本质是从语言模型而来的。 一、常见词向量比较 1、ELMo 相对于 word2vec 、 glove 的优点？ Word2vec和glove都属于静态的词向量（知识点1：了解这两个的原理），无法解决一词多义的问题。 EL
相关文章
- 1. 《Deep contextualized word representations》论文阅读
- 2. Deep contextualized word representations
- 3. (论文笔记) Deep contextualized word representations
- 4. 文献阅读 - Deep Contextualized Word Representations
- 5. 【论文笔记】ELMo：Deep contextualized word representations
- 6. ELMo：Deep contextualized word representations
- 7. 深度学习 -- >NLP -- > Deep contextualized word representations(ELMo)
- 8. 监督学习词向量的方法《Deep contextualized word representations》
- 9. ELMO模型（Deep contextualized word representation）
- 10. 【读论文】Hash Embeddings for Efficient Word Representations
- 更多相关文章...
- • C# 文本文件的读写 - C#教程
- • C# 二进制文件的读写 - C#教程
- • JDK13 GA发布：5大特性解读
- • Scala 中文乱码解决
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 《Deep contextualized word representations》论文阅读
- 2. Deep contextualized word representations
- 3. (论文笔记) Deep contextualized word representations
- 4. 文献阅读 - Deep Contextualized Word Representations
- 5. 【论文笔记】ELMo：Deep contextualized word representations
- 6. ELMo：Deep contextualized word representations
- 7. 深度学习 -- >NLP -- > Deep contextualized word representations(ELMo)
- 8. 监督学习词向量的方法《Deep contextualized word representations》
- 9. ELMO模型（Deep contextualized word representation）
- 10. 【读论文】Hash Embeddings for Efficient Word Representations