NLP 模型与文本表示
简单介绍下ELMO
原题ELMO的缺点
原题简单介绍下GPT
原题此处 GPT 来自早期预训练模型的演进语境。
GPT的缺点
原题此处延续早期 GPT 的单向预训练语境。
简单介绍下BERT
原题BERT缺点
原题正文将本题限定为词元粒度与完整词、短语或实体语义的关系。
ERNIE对BERT进行了哪些优化？
原题来源同时讨论早期 ERNIE 的词或实体遮蔽与 ERNIE 2.0 的多任务预训练。
介绍一下Word2Vec模型。
原题Word2Vec模型为什么要定义两套词向量？
原题Hierarchial Softmax 和 Negative Sampling对比
原题
暂无题目