Jun, 2018
GLoMo: 无监督学习关系图作为可迁移的表示
GLoMo: Unsupervisedly Learned Relational Graphs as Transferable Representations
Zhilin Yang, Jake Zhao, Bhuwan Dhingra, Kaiming He, William W. Cohen...
TL;DR本研究提出基于关系图的深度传递学习框架,从大规模未标记的数据中学习通用潜在关系图,并将其转移到各种下游任务中,包括问题回答、自然语言推理、情感分析和图像分类,表明所学习的关系图具有足够广泛的适用性。