通过大量的实验探究（17 个数据集），作者发现对于大多数的 NLP 问题，在 word embedding 矩阵上做简单的 pooling 操作就达到了比 CNN encoder 或者 LSTM encoder 更好的的结果。■ 论文 | Baseline Needs More Love: On Simple Word-Embedding-Based Models and Associated P
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2019-04-17 19:06:00
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一.概述 SWEM（Baseline Needs More Love: On Simple Word-Embedding-Based Models and Associated Pooling Mechanisms），基于词向量带有池化的简单方法，是Dinghan Shen等2018年的paper。该方案
