基于TensorFlow和PyTorch的ELMo实战：探索深度上下文表示

ELMo（Embeddings from Language Models）是一种基于深度上下文表示的词向量模型，可以捕捉词汇的语义信息和上下文相关性。在本实战中，我们将使用TensorFlow和PyTorch两个流行的深度学习框架来实现ELMo模型，并演示如何在文本分类任务中应用ELMo。

ELMo模型的核心思想是利用双向语言模型来获取单词的向量表示。通过训练一个双向LSTM语言模型，ELMo可以同时考虑上下文信息和单词的语义特征。本实战将分为以下几个部分进行介绍和实现：

1. 数据预处理
2. 构建双向LSTM模型
3. 获取上下文表示
4. 文本分类任务

首先，我们需要准备用于训练和测试的数据集。在这里，我们选取一个经典的文本分类任务作为示例，如情感分析。假设我们有一个包含正负样本的情感分类数据集。我们将使用Python进行数据预处理和模型训练。

# 导入所需库
import tensorflow as tf
import torch
import torch