我正在为单词嵌入训练一个连续碗的单词模型，其中每个热门向量的形状都是形状为（V，1）的列向量。

我研究了一些词嵌入技术，例如 <ol> <li> CBOW：从上下文到单个单词。产生的权重矩阵用作嵌入向量</li

请参见下面的图片。 我的问题是关于<code>question_input</code>和<code>text_input</code>的LSTM输出及其串联，

我有一个单词嵌入的句子列表。所以每个句子都是16 * 300的矩阵，所以它是2d张量。我想将它们连接到3d

我正在尝试创建一个相对较快的模型，该模型需要获取一组文档的单词嵌入以用于分类。现在，在Spark中

这是我第一次要使用BERT。我正在尝试执行此代码。 <pre><code>from keras_bert import load_trained_model_from_checkpo

我正在使用神经网络根据网络输出的嵌入向量对商品进行分类。嵌入向量之间的L2距离用于计算项目所属

我试图逐个访问Keras中嵌入层的输出（n维矢量）。似乎没有为此的特定回调。我已经尝试过Tensorboard回调

我用fasttext创建了自己的单词向量，如下所示： <pre><code>python3 -m spacy init-model de model --vectors-loc some_fil

<pre><code>model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(1000, 16, input_length=20), tf.keras.layers.Dropout(0.2),

我想对我拥有的成对句子距离（移词者距离）列表进行PCA分析。到目前为止，我在每对句子上都得到了

Countvectorizer具有这样的功能名称。 <pre><code>vectorizer = CountVectorizer(min_df=10,ngram_range=(1,4), max_features=1500

我遇到一个问题，即从检查点加载后，我的模型没有给我相同的结果。我已经在训练中测试了完全相同

我想在以下任务上寻求您的帮助。我训练了Keras顺序nn来预测电影的流派。电影可以属于一种或多种类型

我正在尝试使用此项目： <a href="https://github.com/UKPLab/sentence-transformers" rel="nofollow noreferrer">https://git

想象一下，根据某些条件，我们为国王一词拥有三个向量（vec1，vec2，vec3），我们将这三个向量称为国

假设我的文本语料库包含一个罕见词，该词在预先训练的词嵌入中不存在。我该如何解决这个障碍？

我正在尝试构建一个单词嵌入keras模型，在该模型中，我将输入的文本转换为相应的输入id和掩码（例如

由于我的实体与默认实体完全不同，因此我已经使用空白的英语模型作为基础训练了一个自定义NER模型

我正在尝试将LSTM自动编码器放在一起，其中的层（返回的形状）是： 嵌入-> LSTM-> RepeatVector-> LSTM->