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viewsetting · Dec 5, 2019 · c0766d4 · c0766d4
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diff --git a/_posts/2019-12-02-CS224n-Lecture-17-Coreference-Resolution.md b/_posts/2019-12-02-CS224n-Lecture-17-Coreference-Resolution.md
@@ -165,6 +165,8 @@ $$
 
 故，这里的$s_m(i)$是$span_i$的mention得分，$s_a(i,j)$是$span_j$是$span_i$的antecedent的得分。
 
+![截屏2019-12-05下午10.10.21](/img/2019-12-05/model.jpeg)
+
 ### score函数网络
 
 $$
@@ -174,6 +176,8 @@ $$
 
 在这里，$\mathbf{g_i}$表示的是$span_i$的embedding，而$\mathbf{g_i} \circ \mathbf{g_j}$则是这两个$span$的逐元素积，$\phi(i,j)$则是一个特征向量，编码了作者和主题信息以及两个$span$之间的距离信息。
 
+![截屏2019-12-05下午10.11.10](/img/2019-12-05/score.jpeg)
+
 ### span的表示
 
 备注：2019年的SpanBERT模型对于该部分进行了改进。

diff --git a/img/2019-12-05/model.jpeg b/img/2019-12-05/model.jpeg
diff --git a/img/2019-12-05/model.png b/img/2019-12-05/model.png
diff --git a/img/2019-12-05/score.jpeg b/img/2019-12-05/score.jpeg