NLP基礎之——Contextual Word Representations and Pretraining
一、ELMO ELMO的基本思想是利用雙向的LSTM結構，對於某個語言模型的目標，在大量文本上進行預訓練，從LSTM layer中得到contextual embedding，其中較低層的LSTM代表了比較簡單的語法信息，而上層的LSTM捕捉的是依賴於上下文的語義信息。ELMO的全稱就是Embeddings from Language Models。對於下游的任務，再將這些不同層的向量線性組合，再
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