我用<a href="https://github.com/Lapis-Hong/TransE-Knowledge-Graph-Embedding" rel="nofollow noreferrer">this code</a>来训练模型。
我要从大量的句子创建ELMO嵌入，以防止出现内存问题，我以10,000的块传递句子，然后将它们连接起来，
说我必须遵循实现<code>Foo</code>的接口<code>A</code>和<code>B</code>和<code>Foo</code>：
<pre class="lang-golang pretty
<h2>无状态RNN模型</h2>
<pre><code>model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Embedding(input_dim=(vocab_size), outpu
我正在尝试为我的分层数据实现Facebook（<a href="https://arxiv.org/pdf/1705.08039.pdf" rel="nofollow noreferrer">Link</a>）
我试图修改<a href="https://www.youtube.com/watch?v=EATAM3BOD_E&ab_channel=AbhishekThakur" rel="nofollow noreferrer">video</a>中
我目前每个business_id都有一个1x300嵌入权重的数组。我想要的是将这些数组合并为一行，并通过垂直使用
Fasttext可以轻松处理OOV，即可以假设<code>emb = fasttext_model(raw_input)</code>始终成立。但是，我不确定如何将
我想将Char嵌入（使用CNN生成）与我的Word嵌入（使用手套矢量）连接起来
但是由于Char嵌入的形状与Word嵌
我是NLP社区的新手，需要更多了解一些东西。
我看到Keras的Embedding层通常在LSTM层之前使用。但是背
我正在构建一个模型，该模型在运行时不应考虑填充的零。我知道<code>Embedding</code>层通过<code>mask_zero</co
我正在按照此示例代码使用keras构建seq2seq模型。 <a href="https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/lstm_se
我有1000万个类别变量（每个变量有3个类别）。对这1000万个变量进行编码以对其进行深度学习模型的最
我正在尝试改善一项实验的结果，该实验使用Freebase数据集来申请各种任务（实体），以评估上下文化词
我正在使用keras嵌入并使用Keras tokenizer。最初，我没有使用oov_token（用于未知令牌），并且令牌生成器的
我正在按照一个教程使用BERT执行句子嵌入。
这里的代码：
<pre><code>import tensorflow as tf
import tensorflow_hu
我正在将具有5类（例如汽车，公共汽车等）的数据帧传递到<code>nn.Embedding</code>。
当我做<code>embeddi
我正在用C ++语言编写一个象棋引擎，并且刚刚完成了一本打开的书，该书是在运行时从名为Performance.bin
我在Tensorflow的Embedding Projector和Jupyter中的python版本的t-SNE的同一数据集上应用t-SNE。数据集是我的keras模
我正在尝试在嵌入空间中对数据进行聚类。嵌入是三元组网络的输出。这些数据没有标签，我也不知道
