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深入浅出语言模型(三)——语境化词向量表示(CoVe、ELMo、ULMFit、GPT、BERT)_一个nlp探险者的博客

来源:互联网 

引言

上一节我们讲到了什么叫做静态词向量,静态词向量有个很大的特点就是每个词的表示是固定的,这样就不能解决我们人类语言中的一词多义问题,例如“I hurt my back, while I backed my car”,这句话中前一个"back"是一个名词,表达“后背”的意思;后一个“back”是动词,表达“倒车”的意思。所以这两个词向量应该是不一样的,应该考虑上下文来确定某个词在一个句子中表达什么意思,这样上下文词向量,也叫语境化词向量就应运而生了。上一节我们讲到了什么叫做静态词向量,静态词向量有个很大的特点就是每个词




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