什么叫把ELMo应用到下游任务

把ELMo应用到下游任务是指使用预训练好的ELMo模型来提取文本的语义表示，并将这些表示用于下游任务，例如文本分类、情感分析、问答等任务。具体来说，使用ELMo模型可以生成包含上下文信息的词向量，这些词向量可以作为输入传递给下游任务的模型，从而提高下游任务的性能。在这种方式下，ELMo模型可以视为一个通用的特征提取器，能够被用于各种NLP任务。同时，由于ELMo模型具有良好的泛化能力，因此可以通过在大规模语料库上预训练，来提高下游任务的性能。

相关问题

ELMo下游任务的开源任务

ELMo下游任务的开源任务有很多，以下是一些比较流行的：

1. Sentiment analysis：情感分析任务，例如 SemEval-2016 Task 4 和 SemEval-2017 Task 4。

2. Text classification：文本分类任务，例如 AG News, DBpedia, Yelp, IMDB 等数据集。

3. Question answering：问答任务，例如 SQuAD, WikiQA等数据集。

4. Named Entity Recognition：命名实体识别任务，例如 CoNLL-2003 数据集。

5. Paraphrasing：释义识别任务，例如 Paraphrase Adversaries from Word Scrambling (PAWS) 数据集。

这些任务的代码和数据集可在网上找到，例如 GitHub 上的一些开源项目，如 AllenNLP、ELMoForManyLangs 等。

ELMo用于文本分类任务的开源任务

ELMo在文本分类任务中的应用非常广泛，以下是一些常用的开源任务：

1. AG News dataset：这是一个新闻文章分类数据集，包含四个类别：World, Sports, Business, Sci/Tech。可以在这里找到数据集和代码：https://github.com/mhjabreel/CharCnn_Keras/tree/master/data/ag_news_csv。

2. IMDB dataset：这是一个电影评论情感分析数据集，包含两个类别：positive和negative。可以在这里找到数据集和代码：https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/imdb_elmo.py。

3. Yelp dataset：这是一个餐厅评论情感分析数据集，包含五个类别：1星到5星。可以在这里找到数据集和代码：https://github.com/PrashantRanjan09/Yelp_review_rating_prediction/blob/master/Yelp_review_rating_prediction_using_ELMO.ipynb。

4. DBpedia dataset：这是一个维基百科分类数据集，包含14个类别，例如公司、人物、作品等。可以在这里找到数据集和代码：https://github.com/PrashantRanjan09/DBpedia_classification_using_ELMO/blob/master/DBpedia_classification_using_ELMO.ipynb。

这些数据集和代码都是开源的，可以帮助你更好地理解如何在文本分类任务中使用ELMo。