文档摘要

上下文词嵌入：从 ELMo 到 BERT "苹果"可以是水果，也可以是公司。Word2Vec 给它们同一个向量，但 BERT 能根据上下文给出不同的表示。上下文嵌入解决了静态词向量的最大缺陷。 本节目标 一、理解静态词嵌入的多义词局限。 二、掌握 ELMo 的双向语言模型思路。 三、理解 BERT 的架构特点和微调范式。 四、能区分"预训练+微调"和"特征提取"两种使用方式。 会员。《上下文词嵌入：从ELMo到BERT》收录于灏天文库文集《自然语言处理基础：文本预处理与特征工程》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/503-%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%96%87%E6%9C%AC%E9%A2%84%E5%A4%84%E7%90%86%E4%B8%8E%E7%89%B9%E5%BE%81%E5%B7%A5%E7%A8%8B

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