JavaShuo
欄目
標籤
flair embedding--《Contextual String Embeddings for Sequence Labeling》閱讀筆記
時間 2020-12-30
原文
原文鏈接
這篇文章主要是提出了一種embedding方法。 首先作者介紹了現有sota的embedding方法: classical word embedding,在超大語料上預訓練; character-level features,在領域內的數據集上訓練,以捕捉任務相關的subword特性; 情境化的embedding,捕捉一些多義詞和任務相關的詞; 作者提出了一種上下文字符embedding,以期能
>>阅读原文<<
相關文章
1.
論文閱讀筆記:《Contextual String Embeddings for Sequence Labeling》
2.
sequence labeling筆記(一)
3.
cs224n筆記04-Contextual Word Embeddings
4.
CS224N lecture13 Contextual Word Embeddings
5.
《Target-oriented Opinion Words Extraction with Target-fused Neural Sequence Labeling》閱讀筆記
6.
文獻閱讀筆記-MASS: Masked Sequence to Sequence Pre-training for Language Generation
7.
《Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data》閱讀筆記
8.
《Learning Cross-modal Embeddings for Cooking Recipes and Food Images》閱讀筆記
9.
Transductive Unbiased Embedding for Zero-Shot Learning閱讀筆記
10.
From Word Embeddings To Document Distances 閱讀筆記
更多相關文章...
•
RSS 閱讀器
-
RSS 教程
•
PHP 實例 - AJAX RSS 閱讀器
-
PHP教程
•
Tomcat學習筆記(史上最全tomcat學習筆記)
•
JDK13 GA發佈:5大特性解讀
相關標籤/搜索
閱讀筆記
sequence
embeddings
contextual
labeling
flair
embedding
閱讀
讀書筆記
論文閱讀筆記
MyBatis教程
Redis教程
Thymeleaf 教程
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
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。
最新文章
1.
eclipse設置粘貼字符串自動轉義
2.
android客戶端學習-啓動模擬器異常Emulator: failed to initialize HAX: Invalid argument
3.
android.view.InflateException: class com.jpardogo.listbuddies.lib.views.ListBuddiesLayout問題
4.
MYSQL8.0數據庫恢復 MYSQL8.0ibd數據恢復 MYSQL8.0恢復數據庫
5.
你本是一個肉體,是什麼驅使你前行【1】
6.
2018.04.30
7.
2018.04.30
8.
你本是一個肉體,是什麼驅使你前行【3】
9.
你本是一個肉體,是什麼驅使你前行【2】
10.
【資訊】LocalBitcoins達到每週交易比特幣的7年低點
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
論文閱讀筆記:《Contextual String Embeddings for Sequence Labeling》
2.
sequence labeling筆記(一)
3.
cs224n筆記04-Contextual Word Embeddings
4.
CS224N lecture13 Contextual Word Embeddings
5.
《Target-oriented Opinion Words Extraction with Target-fused Neural Sequence Labeling》閱讀筆記
6.
文獻閱讀筆記-MASS: Masked Sequence to Sequence Pre-training for Language Generation
7.
《Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data》閱讀筆記
8.
《Learning Cross-modal Embeddings for Cooking Recipes and Food Images》閱讀筆記
9.
Transductive Unbiased Embedding for Zero-Shot Learning閱讀筆記
10.
From Word Embeddings To Document Distances 閱讀筆記
>>更多相關文章<<