抽象

尽管深度学习在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等任务中取得了很大的成功，但学习可适应性有限的表示仍然是一个具有挑战性的任务。在本工作中，我们介绍一种新的训练模型，这种模型可以生成高质量的代表句子、短语和单词的嵌入，同时允许端到端的微调。我们的方法包括两个步骤：首先，我们训练了一个无监督的模型，该模型基于相邻的新颖语言指令和目标搜索句子来学习到嵌入向量。其次，我们使用有标签数据集上的附加学习作为无监督训练的微调步骤，以获得可适用于特定任务的表示力。我们通过在标准任务上的广泛基准测试中获得了强有力的结果，证明了我们模型的有效性。我们还披露了我们模型在意义相似性、类比和词语对齐任务中的表现，这些任务不在标准基准测试中。除此之外，我们还提出了一种基于我们训练的嵌入向量进行翻译的新方法，这种方法在WMT14英德翻译任务中超越了全部标准基线系统。
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
本工作介绍了一种可训练的模型，该模型可以生成高质量的句子、短语和单词的嵌入向量，同时支持端到端微调。首先，我们使用无监督学习方法训练模型，基于相邻的语言指令和目标搜索句子来学习嵌入向量。然后，我们采用有标签数据进行额外的微调，以获得适用于特定任务的表示力。我们证明了该模型在标准任务上表现良好，并在一些不同于标准基准测试的任务上展现了出色的性能。此外，我们提出了一种基于该模型生成嵌入向量的新型翻译方法，并取得了WMT14英德翻译任务的优异表现。