Bidirectional Emb-OOV Model

双向嵌入未登录词模型（Bidirectional Emb-OOV Model）是一种用于处理自然语言处理任务中未登录词（Out-Of-Vocabulary，OOV）问题的深度学习模型。该模型通过双向嵌入层将未登录词与已登录词进行关联，以捕捉上下文信息和语义关系。在训练过程中，模型学习到的嵌入向量可以用于表示未登录词，从而提高模型对未登录词的理解和应用能力。这种方法在诸如机器翻译、文本分类等任务中具有广泛的应用前景，有助于提高模型的泛化能力和准确性。