论文翻译——Deep contextualized word representations

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论文翻译——Deep contextualized word representations

Abstract We introduce a new type of deep contextualized word representation that models both (1) complex characteristics of word use (eg, syntax and semantics), and (2) how these uses vary across linguistic contexts (i.e. to model polysemy). 我们引入了一种新…

ELMO模型（Deep contextualized word representation）

1 概述 word embedding 是现在自然语言处理中最常用的 word representation 的方法,常用的word embedding 是word2vec的方法,然而word2vec本质上是一个静态模型,也就是说利用word2vec训练完每个词之后,词的表示就固定了,之后使用的时候,无论新句子上下文的信息是什么,这个词的word embedding 都不会跟随上下文的场景发生变化,这种情况对于多义词是非常不友好的.例如英文中的 Bank这个单词,既有河岸的意思,又有银行的意思,…

深度学习论文翻译解析（九）：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

论文标题:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 标题翻译:用于视觉识别的深度卷积神经网络中的空间金字塔池论文作者:Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1406.4729.pdf SPP的GitHub地址:https://github.com/yueruc…

论文翻译——Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank

Abstract Semantic word spaces have been very useful but cannot express the meaning of longer phrases in a principled way. 语义词空间是非常有用的,但它不能有原则地表达较长短语的意义. Further progress towards understanding compositionality in tasks such as sentiment detection requ…

Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space 论文笔记

Mikolov T , Chen K , Corrado G , et al. Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space[J]. Computer ence, 2013. 源码:https://github.com/danielfrg/word2vec 文章目的本文的目的是提出学习高质量的词向量(word2vec)的方法,这些方法主要利用在十亿或者百万词汇的数据集上.因此作者提出了两个新颖的模型(CBOW,Skip…

【Deep Learning学习笔记】Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space_google2013

标题:Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space 作者:Tomas Mikolov 发表于:ICLR 2013 主要内容: 在NLP中,每一个词语都表示称实数向量的形式(称为word embedding or word representation).通常词语的实数向量用神经网络进行训练得到,如Bengio在2003年的工作,以及在此基础上的改进,如:用递归的神经网络进行训练.不过这些方法计算复杂度较高,对词表大小.训…