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沙龙
1
回答
具有softmax函数的基本Skip-bigram word2vec模型
中
每个词的两个
向量
、
、
我正在读word2vec的原始报纸:
浏览 6
提问于2016-02-16
得票数 0
1
回答
doc2vec中使用的文档
向量
是独一无二的吗?
、
、
、
我从概念上理解word2vec和doc2vec是如何工作的,但我正在为矢量
中
的数字如何通过算法进行处理的细节而苦苦挣扎。如果三个上下
文词
的
向量
是: 1000,0100,0010[1000]-->[0001][0010]-->[0001][1110]-->[0001] 或者使用了一些其他的过程?此外,do
浏览 15
提问于2018-01-18
得票数 0
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1
回答
word2vec: CBOW &跳跃式性能wrt训练数据集大小
、
、
在本教程的其余部分
中
,我们将重点讨论跳过图模型。 这是一篇支持第一个思想的Quora文章,还有另一个Quora帖子,它暗示了第二个思想--两者似乎都可以从上述可信的来源派生出来。
浏览 0
提问于2016-08-30
得票数 14
1
回答
Word在TSNE图中多次出现
、
、
、
、
绘制嵌入TSNE结果的单词时,单词会多次出现。from sklearn.manifold import TSNE wvs = model.wv[words] np.set_printop
浏览 13
提问于2019-08-05
得票数 0
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1
回答
矢量生成
中
的字分布
、
、
分布式语义模型,如word2vec和Glove,通过相互捕获单词的上下文发生来生成单词
向量
。如果一个词出现在焦点词旁边的词比其他词多,那么它就有一个更接近焦点词的
向量
,并且它支配着焦点词
向量
的方向。--考虑前面的示例:我的问题与这一点有关,单词分布应该有多近才能得到第二个例子情况(一个
向量
与其他
浏览 0
提问于2020-09-19
得票数 0
4
回答
word2vec:上下文
向量
在分类
中
的有用性
、
、
、
我一直在研究一个基于神经网络的分类系统,它接受文档
向量
作为输入。我不能真正谈论我专门训练神经网络的内容,所以我希望得到一个更全面的答案。到目前为止,我一直使用的单词
向量
(特别是来自R的gloVe包的text2vec函数)都是目标
向量
。到目前为止,我还没有意识到word2vec培训产生了上下文
向量
,坦白地说,我不知道它们到底代表了什么。(这不是主要问题的一部分,但如果有人能向我提供关于上下文
向量
的用途和它们所做的工作的资源,我们将不胜感激) 我的问题是,这些上下
文词
向量
在
浏览 0
提问于2020-07-21
得票数 4
1
回答
softmax对
向量
是如何工作的?
、
、
、
在跳频图中,我们预测上下
文词
。这是应用softmax函数之前的输出层,它是一个单词数V,其中V是字典大小。但是每个单词都表示为一个
向量
。所以我们在输出层有V矢量。现在,我们要将softmax应用到这些
向量
中
,得到维数V的
向量
,其中每个分量代表一个输入词出现的概率。但是,我们如何将softmax函数应用于
向量
呢?根据定义,软件极大函数只输入一个
向量
,但每个V
向量
都是选择的维数N。 📷
浏览 0
提问于2023-04-26
得票数 0
1
回答
在CBOW模型
中
,我们需要在隐藏层取平均值吗?
、
、
、
据我所知: 然而,在此
中
,它们不取批
向量
H的平均值,只需将该批处理
向量
H提供给输出层,并将Softmax应用于批处理输出
向量
。然后在
浏览 1
提问于2020-09-24
得票数 0
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1
回答
word2vec
中
窗口大小与实际句子长度的关系
、
我正在尝试对.txt文件语料库运行word2vec (在gensim
中
实现的skip-gram模型,默认窗口大小为5)。for sent in sentences:在这里,我使用nltk包
中
的“with open”
中
的代码看起来像这样: for line算
浏览 2
提问于2015-08-29
得票数 3
0
回答
腾讯
内部有哪些业务已经在使用
向量
数据库?效果怎么样?
、
、
、
、
腾讯
云
向量
数据库基于
腾讯
集团每日处理千亿次检索的
向量
引擎(OLAMA),经过
腾讯
内部海量场景的实践,数据接入AI的效率比传统方案提升10倍,运行稳定性高达99.99%,目前已经应用在了
腾讯
视频、QQ浏览器、QQ音乐等30多款产品
中
。
腾讯
云
向量
数据库能有效助力产品提升运营效率。数据显示,使用
腾讯
云
向量
数据库后,QQ音乐人均听歌时长提升3.2%、
腾讯
视频有效曝光人均时长提升1.74%、
浏览 83
提问于2023-08-14
1
回答
word2vec :跳过图模型的参数化
、
、
编辑:Vc和Vw是中提到的单词的一个热门
向量
吗?
浏览 1
提问于2016-02-17
得票数 0
2
回答
上下
文词
的表示矩阵在SkipGram
中
是什么意思?
、
、
、
、
我正在学习斯坦福大学的NLP课程,我有问题从下面的图片中理解Skipgram
中
的一个概念。我的问题是: 1.为什么这三个矩阵是相同的,但三个乘法结果却是不同的? 2.如何得到这个矩阵(v×d维数)?
浏览 0
提问于2018-03-25
得票数 3
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1
回答
在doc2vec DBOW
中
,单词
向量
和段落
向量
是如何共同训练的?
、
、
我不明白在DBOW模式下如何使用gensim的 (dm=0)训练单词
向量
。我知道默认情况下,dbow_words=0是禁用它的。但是,当我们将dbow_words设置为1时会发生什么呢?在我对DBOW的理解
中
,上下
文词
是直接从段落
向量
中
预测的。因此,模型的唯一参数是N p-dimensional段
向量
加上分类器的参数。但是多个源提示,在DBOW模式下,可以对word和doc
向量
进行联合训练。例如: 那么,这是怎么做到的呢?任何澄清都将是
浏览 1
提问于2019-04-09
得票数 1
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1
回答
Word2vec连续字包与跳格模型
、
、
、
在迭代过程
中
,它是否也会将"I“作为标签,"am,in”作为特性等等?
浏览 0
提问于2017-11-01
得票数 -1
回答已采纳
1
回答
机器学习/深度学习模式是用来生成上下文相关的单词和同义词的吗?
、
、
、
我有一个任务要做的模型,寻找同义词和上下文相关的词。例如,如果我输入:“‘sun”和“sea”可以产生“海滩”,或与前两个词相关的词。 因此,到目前为止,我使用了word2vec和nltk来生成示例。但由于我不是NLP方面的专家,我发现很难使用其他算法或构建我的神经网络体系结构。如果有人能给我其他的建议和一些解释,我会很感激,这可能是有用的。
浏览 0
提问于2020-03-19
得票数 4
0
回答
腾讯
发布的
向量
数据库有哪些核心能力?
、
、
、
、
腾讯
云刚刚发布的
向量
数据库Tencent Cloud VectorDB主要具备以下能力: 高性能
向量
存储、检索:
腾讯
云
向量
数据库具备高性能的
向量
存储和检索能力,单索引能够轻松支持10亿级别的
向量
规模。在分布式弹性扩展的架构下,单实例可支持百万级别QPS,AI场景下
向量
检索的P99响应延迟可控制在20ms以内,能够覆盖绝大多数AI场景对
向量
存储和检索的业务需求。可视化数据管理:在
向量
存储、检索能力之上,
腾讯</
浏览 129
提问于2023-08-14
2
回答
腾讯
云
向量
数据库支持百川7b大模型吗?
、
、
你好,
腾讯
云
向量
数据库支持百川7b大模型吗?我们可以把处理放在
腾讯
云
向量
数据库处理后,接入百川7b大模型吗?
浏览 100
提问于2024-03-20
1
回答
为什么段落
向量
的概念有意义?
、
在段落
向量
建模
中
,他们将段落作为记忆信息,与上下
文词
一起预测目标词。我不明白为什么一个段落会成为预测目标单词的有用信息。段落是否应该包括目标单词?例如,我有A,B,C段和单词a,b,c,d,e,f,g。B段是abcdefg的序列。如果我想训练这个文档,我想预测单词d,那么这个文档是A+B +C。如果窗口大小是7,我知道单词输入应该是a,b,c,e,f,g的热词
向量
。
浏览 0
提问于2016-11-26
得票数 1
1
回答
比较上下文
向量
、
、
我使用
向量
来表示单词周围的上下文,我需要将上下文相互比较。以下是我的问题的简化版本:我如何返回最相似的c?另一种相似性度量?我已经在对
向量
进行归一化,为了给上下
文词</e
浏览 2
提问于2013-03-17
得票数 1
1
回答
Skip阴性抽样(SGNS)的目标函数从何而来?
、
在"作为隐式矩阵分解的神经词嵌入“一文
中
,存在一个关于Skip负抽样的目标函数.我想知道这个公式是从哪里来的 📷
浏览 0
提问于2021-05-02
得票数 0
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