中华英语 中文的深层上下文单词表示。 本仓库只是输出某些无关的单词嵌入。 依赖 python3 张量流> = 1.10 界坝 使用方法 准备数据，参考data和vocab目录，可用pre_data/vocab.py处理出字典（每个data文件不能太大，否则内存不足） 训练模型train_elmo.py 输出模型dump_weights.py 把options.json里的261改成262 输出单词嵌入到hdf5文件usage_token.py 实验结果 用可视化工具看合理， textmatch任务textmatch AUC 1-2。 执照 麻省理工学院

nlp情感分析的npy文件wordVectors.npy，wordsList.npy，idsMatrix.npy

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