word-embedding专题提供word-embedding的最新资讯内容,帮你更好的了解word-embedding。
首先,我假设句子的大部分语义<em>值</em>是由连接所述动词的主语和宾语的动词介导的。我知道我在这
我正在执行一项任务,其中在不同时间段内拥有不同版本的词嵌入会很好,例如2013 年、2014 年、2015 年
假设你在一些任意任务的过程中创建了自己的自定义词嵌入,比如文本分类。你如何从 Keras 获取类似 <co
我在 spacy 中使用英语媒介,遇到了一个测试我对输出理解的情况。 简而言之,我有一个词不是 OOV
我正在尝试使用 Keras 的嵌入层为我的数据集构建嵌入。拟合数据集后,我可以访问经过训练的嵌入权重
我正在寻找有关如何使用 keras 转换器构建词嵌入的任何详细信息? 在下面的 git repo 中,我看到了
我正在使用“.wv.similar_by_vector”方法,我想分别通过欧几里得距离和余弦距离计算,但找不到这样做的
我有一个包含英语、西班牙语和德语文档的数据集。我想使用文档嵌入技术来表示它们来计算它们的相
我是 NLP 的新手,我正在尝试了解如何在现有的 Seq2Seq 模型中使用诸如 fastText 之类的预训练词嵌入。我
我下载了一个已经训练成“glove.txt”格式的词嵌入 由于此文档,我将其作为 gensim.models.keyedvectors.Word2VecK
我有一个标记列表,我正在尝试为每个标记找到前 10 个相似词,但 Glove 模型需要大量时间来返回相似词
所以,我有一项任务需要测量两个文本之间的相似度。这些文本是对杂货店产品的简短描述。它们始终
在阅读有关搜索引擎的文章时,出现的前两个区域与 (A) PageRank 有关,即给定一组页面,根据网络流量模
我正在尝试使用 BERT 将句子转换为向量。 <pre><code>def bert_embedding(text): # text: list of strings(sentences)
我正在尝试使用此模块 (<a href="https://tfhub.dev/google/wiki40b-lm-nl/1" rel="nofollow noreferrer">https://tfhub.dev/google/wik
Gensim Word2Vec 模型有一个很好的方法,它可以让您在给定正面词和负面词列表的情况下找到模型词汇表中
我已经使用 Gensim 3.8.0 训练了一个 Word2Vec 模型。后来我尝试在 GCP 上使用使用 Gensim 4.0.o 的预训练模型。
如何连接类似 BERT 的句子表示和词嵌入 - Keras & Huggingface 我正在按照这个 Keras 教程将 Hugging Face Trans
假设我有两个本体(如下所示)并且我想将这些元素映射在一起(每个项目对一对一的最佳匹配。)连
我一直在尝试将 texthero 加载到 python 中,但一直收到此错误。我已经升级了gensim模块。 错误 <pre