2018 · NAACL · BP · Deep Contextualized Word Representations

问题：以往的词向量表示的语义信息并不丰富，没有挖掘到深层的语义和语法信息。

价值：通过丰富词向量表示，在downstream中提升各种表现性能

方法：非常简单的想法，利用多层的RNN表示网络，表示出深层的上下文依赖的词向量，之前是只使用embedding，这次直接把RNN一起搬过来了。

缺点：参数太多，计算量很大。

详细方案：

• 有监督的downstream NLP task

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表示正向第j层rnn/cnn的第k个单词表示, 是经过char rnn/char cnn的word embedding。然后经过整合降维：

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其中 -c350

trick : 模型最后加入了一个正则项，防止s变大

数据集：
1. SQUAD
2. Stanford Natural Language Inference (SNLI) corpus
3. Reuters RCV1 corpus (NER)
4. Stanford Sentiment Tree- bank (SST-5)

实验
首先是证明ELMo的有效性，在分类，推理，SQUAD上产生的结果提升

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模型内部对比，集中接入方式和的取值对结果的影响

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不清楚有什么用

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看了一个邻近词结果显示，理解的层次更深了。

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后面两个实验，意义不大

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