在运行时将特征连接到输入层的单词嵌入

是指在自然语言处理（NLP）领域中，将单词转换为向量表示的一种技术。单词嵌入是一种将离散的单词映射到连续向量空间的方法，它可以捕捉到单词之间的语义和语法关系。

单词嵌入的分类：

静态单词嵌入：在训练模型之前，使用预训练好的单词嵌入模型，如Word2Vec、GloVe等。
动态单词嵌入：在模型训练过程中，将单词嵌入作为可学习的参数，随着模型的训练不断更新。

单词嵌入的优势：

降维：将高维的离散特征转换为低维的连续向量表示，减少了特征空间的维度，提高了模型的效率。
语义关联：单词嵌入可以捕捉到单词之间的语义关系，使得模型能够更好地理解文本的含义。
泛化能力：通过学习单词嵌入，模型可以将相似的单词映射到相近的向量空间，从而提高对未见过的单词的泛化能力。

单词嵌入的应用场景：

文本分类：将文本转换为向量表示后，可以应用于情感分析、垃圾邮件过滤等任务。
机器翻译：通过将源语言和目标语言的单词映射到同一向量空间，实现跨语言的翻译。
文本生成：通过学习单词嵌入，可以生成具有语义连贯性的文本。

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GPB|DeepCPI:基于深度学习的化合物和蛋白质相互作用预测框架

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还存在有关将文本转换为图形以及对图形和子图形进行特征工程的现有研究。与这些方法不同，本片文章的方法可以自动将文本表示形式学习为节点嵌入。...在几个基准数据集上的结果表明，我们的方法在不使用预先训练的单词嵌入或外部知识输入的情况下，优于最新的文本分类方法。该方法还可以自动学习预测词和文档的嵌入。...三、实验 1.实验设定：对于Text-GCN，作者将第一卷积层的嵌入大小设置为200，将窗口大小设置为20。...然而，CNN 和 LSTM 依赖于来自外部语料库的预训练单词嵌入，而文本 GCN 只使用目标输入语料库中的信息。 3.参数敏感性：下图显示了R8和MR上不同滑动窗口大小的测试精度。...image.png 6.词可视化：作者还定性地将 Text-GCN 学习到的单词嵌入可视化。图6显示了从 20NG 学习到的第二层单词嵌入的 t-SNE 可视化。

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一文梳理2019年腾讯广告算法大赛冠军方案

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