ELMo:Deep contextualized word representations

[ELMo]Deep contextualized word representations记录 Deep contextualized word representations是2018年NAACL的BestPaper,提出ELMo模型,突破了word2vec glove等传统词向量的限制,所以找了个时间阅读并尝试翻译了一下这篇Paper,水平有限,仅供参考,也欢迎一起学习交流! 深度语境化词表征 摘要 文章推出了一种新型的深度语境化词表征模型,该模型可以对复杂的词特征(句法、语义)以... 阅读详情
文献阅读 - Deep Contextualized Word Representations Deep Contextualized Word Representations M. E. Peters, M. Neumann, M. Iyyer, M. Gardner, et al., Deep Contextualized Word Representations, NAACL (2018) 摘要 深度上下文词表示(deep contextualized word represent... 阅读详情

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1. 为什么引入 elmo是在传统词向量中加入了对上下文信息的关注,使得同一个词在不同上下文中有不同含义,得到不同的表达。 2. 整体架构 elmo主要使用了一个字符卷积层(get raw word vectors) 加上 两层双向的LSTM语言模型,来充分获得一个词的所有上下文信息,这正是与word2vec等传统词嵌入不同之处。 (各个层之间添加了residual connection传递;elmo中可以添加适量的dropout和l2正则) 3. 为什么是两层LSTM 第一层LSTM更容易获得一些浅层

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