《Deep contextualized word representations》論文閱讀

論文閱讀 1. 論文動機 2. ELMo 2.1 ELMo 相對於 word2vec 、 glove 的優點 2.2 Bidirectional language models（雙向語言模型） 2.3 ELMO 3. 當前疑問 參考 1. 論文動機 學習高質量的詞表徵非常有難度。 高質量的詞表徵應完美建模單詞使用方面的複雜特徵（如句法和語義），以及單詞使用在不同語言環境下的變化（即建模一詞多義）

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