ELMo：Deep contextualized word representations

最新推荐文章于 2023-11-21 20:36:18 发布
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ELMo是一种先进的自然语言处理技术，它提供深度上下文化的词向量表示。通过在大型语料库上预训练，ELMo能捕捉到单词在不同语境中的多维含义，显著提升了NLP任务的性能，如句法分析和情感分析等。
ELMo: Deep contextualized word representations
Young, Simple, Naive
11-20 601
基于双向语言模型的词表示
论文阅读：Deep contextualized word representations
Lcyztf的博客
08-22 5893
NAACL 18 Best Paper 本文再度提醒我们，deep learning的精髓在于representation，而NLP至今没有把最根本的表示——embedding和language model做好（没有下大气力去灌）。A good low-level representation can bring significant improvement that beyond our w...
[ELMo]论文实现：Deep contextualized word representations
bigcrab的博客
11-21 424
传统的词向量表示其位置是固定了，不会因为上下文语句不同而产生变化，但是在日常生活中，一词多义是非常常见的，例如“apple”这个词，既可以表示苹果，也可以表示公司；这篇论文解决了单词的一词多义问题，即词的位置可以通过上下文的不同而发生改变； ELMo具有深层次的网络结构，其使用了多层的LSTM，这比仅仅使用单层LSTM层显著提高了性能；同时由于LSTM是循环神经网络，其可以捕捉单词意义的上下文；大量的实验表明，ELMo表示在实践中工作得非常好。，它可以很容易地添加到现有的模型
Paper：《ELMO：Deep contextualized word representations》翻译与解读
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01-19 1万+
​ Paper：《ELMO：Deep contextualized word representations》翻译与解读 目录 《ELMO：Deep contextualized word representations》翻译与解读 Abstract 1 Introduction 2 Related work 3 ELMo: Embeddings from Language Models 3.1 Bidirectional language models 3.2 ELMo 3.3 Usin
Deep contextualized word representations（ELMo）
kuxingseng123的博客
10-31 836
将Emlo模型好好研究以下，全部将其搞定， 会先不断的读论文，慢慢地培养自己的论文思维。
【论文笔记】ELMo：Deep contextualized word representations
changreal的博客
11-04 818
Abstract 介绍一种新型的深度语境化(deep contextualized)词表示： 模拟了复杂的词特征的使用(例如，语法和语义) 模拟了词在不同语境中的使用（use vary across linguistic contexts） 其他要点： 这个词向量是一个深度双向语言模型(biLM)内部状态的学习函数(vectors are learned functions of the i...
ELMo：最好用的词向量（Deep contextualized word representations）论文 pdf
tyu1853的博客
05-31 965
下载地址：https://u20150046.ctfile.com/fs/20150046-376633397 作者：Matthew E. Peters, Mark Neumann, Mohit Iyyer, Matt Gardner, Christopher Clark, Kenton Lee, Luke Zettlemoyer 论文摘要 我们提出一种新的深层语境化的词表示形式，它既模拟了...
文献阅读笔记：Deep contextualized word representations（ELMo）
ljp1919的专栏
08-31 1406
0. 背景 机构：Allen 人工智能研究所 & 华盛顿大学 作者：Paul G 发布地方：arxiv、NAACL 2018 面向任务：word representation 论文地址：https://arxiv.org/abs/1802.05365 论文代码：https://github.com/allenai/bilm-tf。顺便安利该研究所的https://github.com/al...
Deep contextualized word representations
lpty的博客
04-04 3705
引言 这是2018年NAACL上的Best Paper，即是大名鼎鼎的ELMo，原文地址：https://arxiv.org/pdf/1802.05365.pdf 对比传统Word2Vec这种形式的词向量，本文提出的模型是一种动态模型。在以往的词向量表示中，词都是一种静态的形式，无论在任何的上下文中都使用同一个向量。这种情况下很难表示一词多义的现象，而ELMo则可以通过上下文动态生成词向量，从理论上会是更好的模型，从实测效果来看在很多任务上也都达到了当时的SOTA成绩。
Deep contextualized word representations翻译
04-19
### Deep Contextualized Word Representations (ELMo)：关键技术点详解 #### 摘要： 本文档介绍了一种新型深层语境化的词表示方法——ELMo（Embeddings from Language Models）。这种方法利用深层双向语言模型...
Bert系模型：RoBERTa, BART, ALBERT, etc 论文译读
apache的专栏
03-31 2711
Bert系模型：RoBERTa, BART, ALBERT, etc
benchmark: GLUE ,CoQA,SQuAD
apache的专栏
03-13 944
General Language Understanding Evaluation (GLUE) benchmark Ref 任务 https://gluebenchmark.com/tasks 排行榜 https://gluebenchmark.com/leaderboard GLUE: 自然语言理解的标杆https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43269174/article/details/106382651 ...
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03-24 825
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Chatbot: Microsoft XiaoIce
apache的专栏
04-16 739
Chatbot: Microsoft XiaoIce The Design and Implementation of XiaoIce, an Empathetic Social Chatbot,2018https://arxiv.org/abs/1812.08989https://mp.weixin.qq.com/s/wBsh9dmMPks04X2pDB8Anghttps://zhuanlan.zhihu.com/p/57532328
卡耐基梅隆大学计算机学院语言技术系的资源大全（2018更新），
apache的专栏
11-16 678
卡耐基梅隆大学计算机学院语言技术系的资源大全（2018更新）【王威廉的链接已失效】 1.语言技术系主页  https://lti.cs.cmu.edu/   2.资源大全     http://catalogue.lti.cs.cmu.edu/ 3. NLP/CL at Carnegie Mellon    http://www.cs.cmu.edu/~nasmith/nlp-cl.html...
Question Answering: IR-QA
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03-26 438
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transformer系：transformer-xl，Lite Transformer
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03-31 240
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