词嵌入关系
是一种在自然语言处理领域中常用的技术，用于将单词或短语映射到一个高维向量空间中，从而捕捉它们之间的语义关系。通过词嵌入，我们可以将单词表示为实数向量，使得具有相似语义的单词在向量空间中距离较近，而语义上不相关的单词则距离较远。
词嵌入的分类：
- 基于计数的方法：如TF-IDF、词频统计等。
- 基于预训练模型的方法：如Word2Vec、GloVe、FastText等。
词嵌入的优势：
- 语义表示：词嵌入可以将单词转化为向量表示，捕捉到单词之间的语义关系，有助于理解和处理自然语言。
- 降维处理：将高维的离散特征转换为低维的连续特征，减少了特征空间的维度，提高了计算效率。
- 泛化能力：通过学习大规模语料库中的语义信息，词嵌入可以对未见过的单词进行合理的推断和预测。
词嵌入的应用场景：
- 文本分类：通过将文本转化为词嵌入向量，可以应用于情感分析、垃圾邮件过滤等任务。
- 信息检索：通过计算查询词与文档的词嵌入相似度，可以提高搜索引擎的准确性和效率。
- 机器翻译：通过将源语言和目标语言的词嵌入进行对齐，可以提高翻译质量和效果。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云自然语言处理（NLP）：提供了基于词嵌入的文本相似度计算、情感分析、关键词提取等功能。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/nlp
- 腾讯云人工智能开放平台（AI Lab）：提供了基于词嵌入的自然语言处理工具包，包括词向量训练、词义相似度计算等功能。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/ai-lab
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在WordNet中很容易出现同义词，例如，要知道“茶”是“饮料”的一个例子。是否有可能以这种方式使用word2Vec？
浏览 0提问于2018-12-12得票数 2
1回答
理解词嵌入的迁移学习
、、、、
我无法想象预先训练过的单词嵌入的迁移学习在NLP任务(比如命名实体识别)中是如何有用的。我正在学习Andrew NG的序列模型课程，他似乎说，如果目标任务的训练集非常少，那么转移单词嵌入的学习将有助于在应用程序中处理训练集中的未知单词。
让我们考虑命名实体识别的任务，
我的问题是，为目标任务设置的很小的训练内容是什么？它们是带有实体标记的单词嵌入还是句子？
他是否认为，如果训练集只是在预先训练过的模型中有嵌入词的标记句，那么训练集中不存在但更接近训练集的单词也会在应用程序中被有效捕获？
考虑一下‘橘子’正在训练中。但是，“苹果”并不是。
所以，在“我喜欢橘子汁”和“我喜欢苹果汁”这两个句子中，
浏览 0提问于2020-07-27得票数 1
1回答
基于BERT的词位序列标注
、、、、
如果我有一组句子，在这些句子中，单词之间有一些依赖关系。我想训练伯特预测哪些词与他人有依存性。
例如，如果我有这句话：
我们在巴黎四处走动，巴黎是法国首都。
单词索引( 0------1-------2-------3------4----5------6-----7---8-----9----10---11 )
我要伯特预测一下Paris，France的位置。因此，将任务塑造为序列标记任务。
如果一个单词的标签可以是-1，如果这个词和句子中的任何其他单词没有关系，或者是另一个单词的索引；对于我们上面的例子，Paris单词应该有11作为单词France的索引。
这是把指数作为标签的
浏览 4提问于2020-01-09得票数 0
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2回答
降低词嵌入的维数
、、
我训练了300个维度的单词嵌入。现在，我想要50个维度的单词嵌入:是最好用50个维度来重新训练嵌入词，还是可以使用一些降维方法来将300个维度的单词嵌入到50个维度呢？
浏览 0提问于2015-07-28得票数 10
神经科学仍在试图“找到”心智(和语言)如何“工作”。是否有任何理论将(低维)嵌入空间(如word2Vec)与心智(语言)模型联系起来？有认知语言学理论吗？
浏览 0提问于2021-04-27得票数 0
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2回答
我试图理解深层次学习模式的嵌入概念。
我理解如何使用word2vec可以解决使用单一热向量的局限性。
然而，最近我看到了大量的博客文章，上面写着ELMo、BERT等关于上下文嵌入的文章。
单词嵌入与上下文嵌入有什么不同？
浏览 0提问于2020-06-08得票数 12
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1回答
包含情感的GloVe词嵌入？
、、、、
我一直在研究情感分析的词嵌入。我读到的报纸说，嵌入词忽略了文本中单词的情感信息。一篇论文指出，在语义相似的前十名单词中，约有30 %的单词具有相反的极性，例如快乐-悲伤。
所以，我用R中的GloVe算法计算了数据集上的单词嵌入(亚马逊评论)，然后，我查看了最相似的具有余弦相似性的单词，我发现实际上每个单词在情感上都是相似的。(比如美丽可爱的漂亮漂亮的爱情)。因此，我想知道这是怎么可能的，因为我期望与阅读几篇论文相反。我发现的原因是什么？
我读过的许多报纸中有两篇：
Yu，L. C.，Wang，J.，黎明，K. R. & Zhang，X.在情感分析中使用强度分数来提炼单词嵌入。IEEE/
浏览 2提问于2020-12-30得票数 1
1回答
假设我们正在训练一个神经网络模型来学习从以下输入到输出的映射，其中输出是 (NE)。
Input：欧盟拒绝德国抵制英国羔羊的呼吁。
输出：ORG O MISC O MISC O
创建一个滑动窗口来捕获上下文信息，并将其结果作为model_input输入到培训模型中。滑动窗口产生的结果如下：
[['<s>', '<s>', 'EU', 'rejects', 'German'],\
['<s>', 'EU', 'rejects',
浏览 3提问于2017-11-07得票数 6
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2回答
字符级嵌入
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我正在处理一个当前依赖于使用Word2Vec创建的字级嵌入的问题。我正在研究应用于该模型的新方法，其中之一是字符级嵌入。我还没有找到很多关于它的信息，我不认为Word2Vec，但在字符级别将是有效的。对于整体分类模型中的字符给出向量表示有什么见解吗？
浏览 0提问于2018-08-23得票数 4
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2回答
如何创建单词向量
、、
如何创建单词向量？我使用了一个热键来创建词向量，但它非常庞大，并且不适用于类似的语义单词。因此，我听说过使用神经网络来查找单词相似度和单词向量的单词向量。所以我想知道如何生成这个向量(算法)或开始创建单词向量的好材料？
浏览 3提问于2014-12-19得票数 7
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我的Entity看起来就像
@Entity
public class Market extends MutableEntity {
@Column(nullable = false)
private String name;
@Column
private String description;
@Embedded
private Version marketVersion; ..snipped
其中有@Embedded Version作为
@Embeddable
public class Version {
private Strin
浏览 4提问于2013-02-10得票数 0
2回答
使用LDA的相似单词
、、、
我希望将LDA算法应用于语料库，以便在给出一个单词或短语作为输入时找出相似的单词。如何做到这一点？
另外，LDA会忽略文档中单词的顺序吗？它是否也忽略了文档在语料库中的顺序？
也可以使用一些其他策略来搜索相似的单词。文档中单词的顺序并不重要，因为我使用的是文档的语言，也就是说，我的文档是一个单词的袋子，单词的顺序并不重要。
浏览 1提问于2017-06-27得票数 0
我是分类的文件，我有大约4000，其中，我试图分类为5类。我使用的是一袋单词模型，相当于大约18000个独特的单词(特征)，因此我有一个神经网络的输入层，有180000个输入，这似乎不对。
它需要大量的内存来尝试和训练这个网络，那么多的时间，它永远不会收敛！
是否有办法减少输入神经元的数量，将其视为数据的很大一部分将为空？
浏览 0提问于2018-03-19得票数 0
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2回答
据我所知，伯特是一个字嵌入，可以微调或直接使用。
对于较旧的单词嵌入(word2vec、Glove)，每个单词在嵌入中只表示一次(每个字有一个向量)。这是一个问题，因为它没有考虑到同音词。据我所知，伯特处理这个问题的方法是将上下文理解为宽容。
这对嵌入词本身意味着什么？每个单词标记还有一个向量吗？如果是，如何考虑上下文？如果不是，嵌入的格式是什么？
浏览 0提问于2020-02-11得票数 3
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1回答
Word2Vec中的标准介绍性例子，如king - queen = man - woman和tokyo - japan = london - uk，涉及词与词之间的一对一关系:东京是日本唯一的首都。
更广泛地说，我们可能想要测试多对一的关系:例如，我们可能想问京都是否是日本的一个城市。我猜想我们仍然对形式kyoto - japan，houston - us等的向量感兴趣，但是这些向量不再相等。
这些“关系向量”是否构成了一个特别有趣的向量空间？他们有什么已知的分布吗？如何检查单词嵌入中的多对一关系？
浏览 0提问于2021-04-08得票数 0
1回答
对于在NLP任务中使用word嵌入这一领域，我还是比较陌生的。从大量的文档集中，我训练了word2vec词嵌入向量，然后结合基于RNN的分类器(LSTM，GRU)进行文档分类，这是目前比较成熟的一种标准分类方法。
有一个问题:我们应该在文档分类培训期间更新单词嵌入。
在过去，我已经习惯了像图像分类/目标检测这样的任务。你得到一个图像输入，从该图像中提取的卷积特征在CNN的数值优化过程中被更新。但是图像本身从来没有更新，自然，因为它是原始数据。
如何处理文本文档世界中的嵌入向量？它们与图像不完全一样，我们首先从无监督的方法(word2vec、GloVe或任何其他工具)中学习它们，因此我认为它们可
浏览 0提问于2018-09-10得票数 5
1回答
将词聚成同义组(同义词)
、、、、
如何将单词聚在一起(同义词)？
我从预先训练过的单词嵌入(例如谷歌新闻)开始，这是很棒的，但并不完美--一个限制出现了，因为嵌入这个词是基于周围的单词。这将带来具有挑战性的结果。例如：
极性意义:单词嵌入可能会发现相反的东西是相似的。尽管这些词在语义上是相反的，但如果前面和后面的单词相同，它们也可以很容易地互换。例如，在下面的句子中，“可怕”和“奇妙”很容易互换：“我今天听到了一些____新闻”。另一个例子是“高兴”和“不开心”在下面的句子：“我非常____与服务”。
委婉语:嵌入词可以发现委婉词和双峰词是相似的。即使这些词被认为是非常不同的，它们仍然可以很容易地互换，因为相同的前面和后面的单
浏览 0提问于2021-05-17得票数 1
我已经在中实现了一个算法，在该算法中，我将一个句子(用户输入)与其他多个句子(数据)进行比较。该算法以这样的方式工作，用户输入和数据转换成文字，然后我用文字对它们进行比较。该算法将用户输入的单词最多的数据中的任何句子标记为最佳匹配。
现在，在第一次运行时，数据中的第一句将被计算为最佳匹配，然后转到第二句并寻找匹配。如果匹配数大于前一个，则第二句将被视为最佳匹配，否则为前一句。
如果在两个句子中有相等的匹配，那么目前我正在比较这两个句子的大小，并选择一个大小较小的句子作为最佳匹配。
不涉及语义意义，所以这是选择最佳匹配的最佳方式吗?在这种情况下，匹配的大小较小吗？还有其他更好的选择吗？我试图寻找
浏览 6提问于2021-01-01得票数 1
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在关于fastText的视频中，15:10提到了句法类比和语义类比。但我不知道他们之间有什么区别。
有人能用例子来解释这种区别吗？
浏览 1提问于2018-01-20得票数 5
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有没有人知道facebook开源的词向量(特别是这里的)是否包含子词向量，或者它们是否只包含生成的完整词向量。我希望它们包含子词，但我很难找到它们，而且似乎在任何地方都找不到这个问题的明确答案。
浏览 0提问于2018-02-07得票数 1
什么是句子嵌入？您将如何对一个句子进行嵌入："How old are you?"，如何使用单词嵌入来创建一个句子嵌入？
浏览 0提问于2019-10-20得票数 1
2回答
微调手套嵌入
、、、
有没有人试图微调手套嵌入在特定领域的语料库？
在各种NLP任务中，微调word2vec嵌入已经被证明是非常有效的，但是我想知道是否在我的特定领域的语料库上生成一个共生矩阵，以及在该语料库上训练手套嵌入(用经过预先训练的嵌入初始化)是否会产生类似的改进。
浏览 0提问于2018-06-18得票数 3
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我正在尝试从mysql转换到nosql。目前，我的数据库中有2个表。文件和目录。
我的文件表中的字段是{FileID，FileName，ParentDirID，FileAttributes}我的目录表中的字段是{DirID，DirName，ParentDirID，FileAttributes}
如果我使用任何NoSQL DB (Mongo/Couch/AmazonSimpleDB)，我是否必须维护两个类似的结构文件和目录，否则就会有所不同。
我还读到你可以使用Json在nosql db中进行插入。
下面的插入是否可行，我可以在单个json上添加一个目录和其中的文件
{dirid:"10
浏览 3提问于2013-04-01得票数 0
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我正在尝试训练一个关于非常短的短语(5克)的word2vec模型。由于每个句子或示例都很短，我相信我可以使用的窗口大小最多只能是2。我正在尝试了解如此小的窗口大小对学习模型的质量有何影响，以便我可以了解我的模型是否学到了有意义的东西。我试着在5-gram上训练一个word2vec模型，但似乎学习的模型不能很好地捕捉语义等。
我正在使用以下测试来评估模型的准确性：
我使用gensim.Word2Vec训练了一个模型，下面是我的准确率得分的一个片段(使用窗口大小为2)
[{'correct': 2, 'incorrect': 304, 'section
浏览 2提问于2014-03-09得票数 21
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我正在学习命名实体识别，我看到训练脚本使用了一个名为vocab的变量，如下所示
vocab = "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ\'-/\t \n\r\x0b\x0c:"
我的猜测是，它应该学习文本中出现的所有这些字符，比如abcd…等等，我不明白的是像/n /t这样的字符的用法这些字符有什么用呢？一般来说，这个变量呢？
提前谢谢。
浏览 29提问于2019-08-13得票数 1
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在CBOW中，每个单词都有输入向量和输出向量，或者上下文向量和自向量，上下文集合了周围的单词，如果上下文也包含中心单词的输入向量，怎么办？
浏览 0提问于2021-03-09得票数 0
基于主成分分析(PCA)的PMI矩阵和约简:根据两个单词出现在一起的次数(在某个预定义的窗口中)，以及单个词的频率，构建PMI矩阵。然后利用PCA对其进行约简，得到语料库中每个词的密集表示，从而能够捕捉到文本的一些语义。
CBOW:通过神经网络学习单词表示，其最终目标是最大限度地提高正确单词对的概率。通过计算一个单词在训练数据中出现在另一个单词上下文中的次数来预先知道概率值。
这两种方法都使用计数，然后得到一个密集的单词表示。一个比另一个有决定性的优势吗？为什么在前一种方法做完全相同的工作时引入了CBOW？
浏览 0提问于2021-08-22得票数 0
2回答
我有一个有数百万行的文本文件，我想要将其转换为单词向量，然后我可以将这些向量与搜索关键字进行比较，看看哪些文本更接近搜索关键字。
我的难题是，我所看到的Word2vec的所有训练文件都是以段落的形式出现的，因此每个单词在该文件中都有一些上下文含义。现在我的文件是独立的，并且每一行都包含不同的关键字。
我的问题是，是否有可能使用这个文本文件创建词嵌入，如果不可能，那么在如此多的文本中搜索匹配的搜索关键字的最佳方法是什么
**我的文件结构：**
Walmart
Home Depot
Home Depot
Sears
Walmart
Sams Club
GreenMile
Walgreen
预期的
浏览 60提问于2019-03-26得票数 0
1回答
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
我在Quora上读到了一个答案，其中一位NLP从业者说，使用ELMO和BERT嵌入作为LSTM或某些RNN的输入将违背ELMo和BERT的目的。我不同意上述说法。
通常，我们将单词传递给LSTM，以获得特定上下文的表达，我知道这一点。但是，我们传递的是word2vec而不是单一热点，因为处理后的上下文表示会更好。同样，常识指出，如果我们将ELMO或BERT词嵌入到LSTM，它应该输出比word2vec更多的上下文丰富的单词。我说得对吧？
我知道，一旦获得了上下文，我们就可以立即对其进行微调，以完成一些下游任务。但是为什么不以这种方式将ELMo和BERT的上下文嵌入传递给LSTM呢？
疑点2：
浏览 0提问于2023-04-02得票数 0
2回答
最新的预先训练的多语种字嵌入
、、、、
是否有任何最新的预训练的多语种词嵌入(多语言联合映射到同一个向量空间)？
我看过以下几点，但它们不符合我的需要：
FastText / MUSE ()：这个看起来太老了，而且单词向量没有使用子词/词块信息。
激光()：我现在使用的是这个，它使用的是子词信息(通过BPE)，但是有人建议不要将它用于单词嵌入，因为它是为嵌入句子()而设计的。
伯特多语种(伯特-基-多语言-没有在)：它的上下文化的嵌入，可以用来嵌入句子，似乎不擅长嵌入没有上下文的单词。
下面是我想要解决的问题：
我有一个公司名称列表，可以是任何语言(主要是英语)，我有一个关键字列表的英语，以衡量一个给定的公司名称
浏览 2提问于2020-06-15得票数 5
1回答
Keras的词袋嵌入层？
、、、、
我有一个非常简单的Keras模型，如下所示：
model = Sequential()
model.add(Dense(hidden_size, input_dim=n_inputs, activation='relu'))
model.add(Dense(n_outputs, activation='softmax'))
我使用的嵌入是词袋。
我希望将嵌入步骤作为模型的一部分。我想把它当做一个嵌入层...但我不知道是否有可能实现一个词袋模型作为Keras嵌入层？我知道你可以将预先训练好的BOW和GloVe嵌入模型传递给嵌入层，所以我想知道这样的事情是否可以用B
浏览 1提问于2021-02-08得票数 0
1回答
查看word2vec，比如嵌入，我在PyTorch的网站上找到了这练习，这促使读者在PyTorch中实现CBOW网络。
我的问题是实现这个CBOW网络的体系结构。
以下是我的理解:从多个来源来看，网络似乎应该有一个单独的隐藏层(有权重，没有偏见)，它连接到激活层(大多数消息来源说是softmax)。然后网络将被训练将一个热编码的单词映射到可能的上下文中。最后，将隐层的权值作为嵌入矩阵。
我的困惑是:我看到了许多解决方案，比如这是谷歌的第一个，其中有多个隐藏层。在这个例子中，有一个嵌入层，并且有一个由relu连接的两线性层。下面是另一个使用一个线性层的方法。
我的问题是：
培训CBOW编码的合适
浏览 0提问于2020-12-08得票数 1
我是从这个word2vec学习数学的教程。
U是中心词的嵌入，v是上下文的嵌入。看来这个点积是要最大化的。为什么上下文词不一定与中心相似。当然，它们在一起出现，但这并不意味着它们是同义词。
浏览 0提问于2021-04-16得票数 1
1回答
理解嵌入向量维数
、、、、
在深度学习中，特别是在NLP中，单词被转换成向量表示，然后输入到神经网络(如RNN )中。通过提及链接：
在单词嵌入一节中，有人说：
单词嵌入W: word→Rn是某种语言中的一个参数化函数映射词到高维向量(可能是200到500个维)。
我不明白向量维数的目的是什么。向量为200维，而向量为20维是什么意思？
它是否提高了模型的整体精度？有人能给我一个关于向量维数选择的简单例子吗？
浏览 3提问于2019-05-10得票数 0
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from gensim.models import word2vec
sentences = word2vec.Text8Corpus('TextFile')
model = word2vec.Word2Vec(sentences, size=200, min_count = 2, workers = 4)
print model['king']
输出向量是“king”的上下文向量还是“king”的单词嵌入向量？怎样才能同时获得“king”的上下文向量和“king”的单词嵌入向量？谢谢!
浏览 3提问于2016-09-09得票数 6
我从上读到了Kaggle的word2vec示例，我不明白为什么模型的词汇表长度与单词向量长度不同。
单词向量中的每个单元不都表示与词汇表中其他单词的关系，因此每个单词都有相互之间的关系吗？如果不是，那么单词向量中的每个单元代表什么？
真的很感谢你的帮助。
浏览 2提问于2016-03-15得票数 1
2回答
你好，我正在寻找我的问题的解决方案:我想找一个法语和英语相似的单词列表，例如: name可以是:名字，姓氏，姓名，prénom，用户名....邮寄地址可以是:城市，国家，街道，维尔，支付，邮政编码....
浏览 25提问于2019-02-26得票数 2
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我使用下面的代码为我的文本分类生成嵌入。
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import tensorflow_text as text
bert_preprocess =hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/tensorflow/bert_en_uncased_preprocess/3")
bert_encoder = hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/tensorflow/bert_en_uncased_L-12_H-768_A-1
浏览 8提问于2022-02-04得票数 0
考虑到这个句子，动物没有过马路，因为它太累了，，自我注意力怎么能用更高的分数来描绘单词“街”这个词呢？
我想知道这是否是输入网络的单词嵌入向量的结果，有些词已经封装了单词之间的某种程度的距离。
浏览 2提问于2019-11-14得票数 0
1回答
我是一个新的DL4J用户，我通过一个Word2Vec神经网络运行莎士比亚的所有作品。到目前为止，我有一个关于如何理解结果的非常基本的问题。在下面的例子中，有一个明显的关联，"ing“在国王和"ing”，换句话说，很可能与国王没有多大关系。关于word2vec公式如何使用它正在映射的单词中的字符，我是否遗漏了一些东西？还是我的网真的没受过训练？
另外，这些示例词之间的余弦距离对你来说，结果是什么，如果有的话？谢谢你的建议!
List<String> abc = vec.similarWordsInVocabTo("king", 0.8); //8
浏览 0提问于2020-01-19得票数 1
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2回答
我正在寻找像或这样的词汇，将单词，特别是形容词归类为6种“普遍”情绪：“愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤和惊讶”，由保罗·艾克曼( Paul )或使用。
你们中有谁知道一个可以免费使用的词汇吗？
浏览 1提问于2014-12-11得票数 2
回答已采纳
我正在使用Word2Vec模型来根据我的数据制作一个向量器。我的数据有自定义/业务定义的同义词单词列表，我希望我的NLP模型应该考虑这个列表。例如，如果"A“是"B”的同义词，那么如果我试图用Word2Vec找到"A“的同义词，那么它应该给出"B”的100%匹配。
我可以尝试不同的NLP模式，以及如果我能够达到上述要求。
浏览 3提问于2021-02-11得票数 0
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1回答
学习单词嵌入的常用方法是基于弓模型和跳格模型.
是否有可能训练一个基于RNN的体系结构，比如GRU或LSTM，从一个大语料库中随机的句子来学习单词嵌入？基本上，我们训练一个网络的正负样本，并反向传播到字向量。这种技术的缺点是什么？
任何对类似作品的引用都将受到高度赞赏。
浏览 0提问于2018-08-17得票数 3
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1回答
有没有可能找到一个单词的同义词，并根据它与基本单词的接近程度对这些同义词进行排名？下面是查找同义词的代码。我希望给每个同义词一个排名。我该怎么做呢？
import nltk
from nltk.corpus import wordnet
synonyms = []
for syn in wordnet.synsets("good"):
for l in syn.lemmas():
synonyms.append(l.name())
print(set(synonyms))
浏览 7提问于2019-11-21得票数 2
1回答
Bert单词嵌入的微调
、、、、
我想加载一个预训练的Bert模型，并使用自定义数据集对其进行微调，特别是模型的单词嵌入。任务是使用所选单词的单词嵌入进行进一步分析。值得一提的是，数据集由tweet组成，没有标签。因此，我使用了BertForMaskedLM模型。 此任务是否可以使用输入ids (标记化的tweet)作为标签？我没有标签。只有一些推文是随机排列的。 从这一点开始，我给出了我写的代码： 首先，我清除了数据集中的表情符号、非ASCII码字符等，如以下链接(2.3节)所述：https://www.kaggle.com/jaskaransingh/bert-fine-tuning-with-pytorch 第二，微调
浏览 56提问于2020-10-01得票数 0
1回答
例如，如果我有一个有两个段落的语料库，那么段落向量会产生两个向量吗?另外，对于句子和文档的分布式表示(Q. Le，T. Mikolov)，我不明白为什么段落向量在段落之间是唯一的，但是单词向量是共享的。为什么？
浏览 0提问于2016-11-16得票数 0
回答已采纳
1回答
我需要找到单词的基本形式。我也遇到过类似的问题。我正在使用porter词干分析器和stanford core NLP进行词干分析和词汇化。考虑以下3组单词A，B，C：
Set Word Stem Lemma
A Verity veriti verity (For all POS tags)
A Veritably verit veritably (For all POS tags)
A Veritableness ver
浏览 5提问于2015-03-30得票数 1
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