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积提取层，去除循环神经网络提取层，只保留原始词向量？
不得不说这个结构修改非常大胆，可是......提取层都去除了，用原始信息能有好结果？
然后，他就在下面一段的理论证明找到了答桉。
看到理论证明的时候，曼宁教授也是诧异了一会儿，什么时候深度学习的论文还有理论证明这部分了？现在的年轻人都这么严谨的么？
紧接着，他就发现了更不可思议的事情，对方不但证明了，而且证明得非常详细，先是用线代说明卷积提取层在这个结构里只能给参数带去混乱因子，然后又证明了普通的循环神经网络提取层不足以提取到所有信息，结合相关数学理论，改换成了双层结构的长短期记忆神经网络提取层。
这......作者论证思路清晰，逻辑严谨，真的要鸡蛋里挑骨头的话，就是这篇论文的实验只使用了单一的命名体识别，他不明白，是什么样的团队，很可能都请了一个数学专家了，还非舍不得再花点成本多做几个实验。
思及此处，曼宁就直接把论文拉到了作者那一行，让他瞠目结舌的是，这篇论文的作者就一个人，大大的Fei Su填在了第一作者那一栏。
还是个华国人？
虽然他蛮喜欢华国人，他自己组里就有几个华国人，学术造诣很高，但一个人一篇论文这种事他还是有些怀疑。
于是他拿着上传上来的代码试了下，结果还真跑通了，性能提升高达9.73%！
太让人难以置信了。
曼宁现在心里就两个字：厉害！
他现在完全可以确信，这篇论文没有掺半点水分，更没有夸大其词，这篇论文提出了一个全新的模型，性能远高于TagLM。
【由于这个模型是基于其他语言模型改善得到，我将这种新模型命名为 ELMo（Embeddings from Language Models），意为从其他模型得到的词向量，以此纪念TagLM的贡献。】
曼宁在读完论文的最后一段总结后，不禁产生了钦佩，这个作者喝水不忘挖井人啊。
不过让他感到有点奇怪的是，ELMo这个名字不是美国着名儿童电视剧“芝麻街”里的那个红色小可爱艾蒙么，对方是故意凑的这个名字吗？还蛮有童趣的。
曼宁会心一笑，打出了自己的审阅评分，在十分制中他直接打出了九。
这在AAAI里可是一个很高的分数了，许多人投了十数次都没有得到个一个九，何况打出这个九的还是曼宁这种级别的大老。
曼宁把自己的看法和论文分数回复给了那个发给自己的技术编辑，同时在邮件最后表达了感谢。
......
同时，美国纽约的某个技术编辑此时此刻非常慌，他本想把新的投稿转发给Menning（蒙宁），结果鬼使神差地打错了一个字母，发给了通讯录里的大老Manning，而且都已经过去了数个小时才发现。
雷蒙德无法想象，如果曼宁大老向AAAI的负责人抱怨了一下这件事，自己会不会被撕成碎片......
“算了，还是负荆请罪，主动承认罪行，说不定能善终。”
雷蒙德喃喃自语，打开邮箱，正要给主编发请罪书。
结果，曼宁大老的邮件叮得一声就送达了。
雷蒙德瞬间吓出了冷汗，手指颤颤巍巍地点进了邮件。
“上帝在上。”
他一边默默请求保佑，一边查看邮件。
【雷蒙德，我的老朋友，我很感谢你给我的这个机会，让我欣赏到一篇如此完美的杰作，给了我一个下午的消遣时光，也让我见证了一个新时代的到来，这个时代名为ELMo。您的行为赢得了我的尊重，如若以后还有这种论文，请务必推送给我，我的老朋友，愿我们友谊长存！】
雷蒙德：？？？
我是谁？
我在哪？
我在干什么？