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字符级NLP优劣分析:在某些场景中比词向量更好用[六]

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[字符级NLP优劣分析:在某些场景中比词向量更好用[六]]在这些情况中 , 字符级模型能给出让人信服的结果 。 根据定义 , 字符级模型能让我们免去 token 化的麻烦 , 从而让我们可以处理任意大小的词汇库 , 而且计算成本也很低 , 这有助于无 TPU pod 的预训练和联合训练技术 。

字符级模型有效吗?

尽管字符级模型听起来很有潜力 , 但它们确实也违反直觉 。 词有语义含义 , 字符则没有 , 因此我们不能显然地预期模型能够通过处理字符来学习了解一段文本的语义内容 。 幸运的是 , 我们站在巨人的肩膀上 , 我们来看看他们的一些工作成果 。

字符级模型可以学习非平凡的句法

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