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上传时间: 2021-01-06
详细说明：1.词向量与语言模型
2.学习不同语境下的语义表示
3.基于LSTM 的词向量学习
4.深度学习中的层次表示以及Deep BI-LSTM
5.ELMO模型
在监督NLP任务中使用Elmo
6.总结
1.词向量与语言模型
NLU 文本的量化表示方式
独热编码：能否表示单词之间的相似度？ — 不能。因为通过任何一种方式（余弦相似度等）无法计算两两向量的相似度。
所以我们有了 词向量 （分布式表示的词向量）
独热编码： 稀疏向量，并且都是正交的。
词向量：稠密向量，分布式词向量。
类似的单词 都是聚集在一起的。当我们提取出某些词向量时，我们可以通过可视化来呈现出他们的关系。 可视化 T-SNE （s
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