我正在尝试使用 ELMO 嵌入来用 LSTM 训练我的网络，但我对张量的形状有疑问
<strong>y-train with shape (67689, 5)
在训练开始时，模型是如何取一个字符串并转换为向量的？
词嵌入有特定的方式吗？
trial.py 中的 Python 代码：
<pre><code>import sent2vec
model_path = 'BioSentVec/BioSentVec_PubMed_MIMICIII-bigram_d700.bin&
对于一个句子，我可能会提取一些实体，每个实体都嵌入了 256 个维度向量。然后我将这些实体的平均值
我是 NLP 的新手。我有一个 yelp-review 数据集。我在 yelp-review 的文本列上使用了 word2vector 嵌入。我使用 K-
我正在尝试创建多头注意，它具有组合令牌和该令牌类型的输入，但我在嵌入部分遇到了问题。我不能
我正在使用 Gensim KeyedVector most_similar 函数来查找与其他词向量子集相似的前 N 个词向量。我的模型
我想尝试不同的嵌入，例如 Word2Vec、ELMo 和 BERT，但我对是使用单词嵌入还是句子嵌入以及原因有点困惑
我有一个包含大约 280 万条文本的数据库（更准确地说是推文，所以它们是短文本）。我将干净的推文（
我想比较来自两个不同语料库的两个不同词嵌入。问题是向量没有对齐到相同的坐标轴。我想到的一种
我有一个 PyTorch 模型，其架构如下：<code>BERT -> dropout -> classifier -> loss_function</code>。我已经在我的
我正在使用 Bert 来获取多词之间的相似度。这是我用于嵌入的代码：
<pre><code>from sentence_transformers impo
我正在使用 tensorflow hub "https://tfhub.dev/google/nnlm-en-dim128/2" 词嵌入对 Kaggle "sentiment140" 数据集进行情感分析
我正在使用 <code>biobert-embeddings==0.1.2</code> 和 <code>torch==1.2.0</code> 版本来嵌入一些文档。但是，当我尝试
我正在尝试将天赋嵌入作为新层添加到 keras 模型中，但出现此错误：
<pre><code>TypeError: Inputs to a layer s
我正在尝试了解 ELMo 的设计方式及其工作原理，但我有几个问题：
<ol>
<li>ELMo 架构（如下图所示）是
我有两个 CSV 文件。它们具有相同的列，但同一列中的每一行都不是唯一的，如下所示：
<pre><code>gpo_f
我想为我的 1GB 文本数据创建一个 fastText 无监督模型。我正在使用 fastText 命令行工具来实现模型训练过
我有一个 csv 文件，它有 2 列：class 和 text_data。我首先提取 biGram 和 TriGrams，然后尝试在我的数据上使用
我已经听说 FastText 正在使用其 n-gram 生成 OOV 词向量。它已经自动内置在 FastText 架构中，还是我们想调
