原创<br> 8种优秀预训练模型大盘点，NLP应用so easy！(12)_：8种优秀预训练模型大盘点

因此简单来说，词嵌入（word embedding）是文本块，这些文本块被转换成数字以用于执行NLP任务。词嵌入（word embedding）格式通常尝试使用字典将单词映射到向量。

你可以在下面的文章中更深入地了解word embedding、它的不同类型以及如何在数据集中使用它们。如果你不熟悉这个概念，我认为本指南必读：

对词嵌入的直观理解：从计算向量到Word2Vec

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/03/pretrained-models-get-started-nlp/

在本节中，我们将介绍NLP的两个最先进的词嵌入（word embedding）。我还提供了教程链接，以便你可以对每个主题有实际的了解。

ELMo模型

这个ELMo并不是《芝麻街》里的那个角色，但是这个ELMo（Embeddings from Language Models（语言模型嵌入）的缩写）在构建NLP模型的上下文中非常有用。

ELMo是一种用向量和嵌入表示单词的新方法。这些ELMo 词嵌入（word embedding）帮助我们在多个NLP任务上实现最先进的结果，如下图所示:

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