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2019-11-25

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p.stanford.edU/PrOjeCtS/glove/。在这两种CaSeS中,您都可以在网上找到PythOn装载机。 现在我们有了这种模型,那么您可以如何处理呢?在著名的网站Kaggle上有一个公开学习比赛,它举办数据科学挑战赛。它使用与本节相同的IMDB电影评论数据集。因此,如果您对结果与他人的比较感兴趣,可以在他们的测试集上运行该模型并将结果上传到https://www.kaggle.eom/c/word2vec-nlp-tUtorial。 序列标记 在上一节中,我们建立一个序列分类模型,该模型使用LSTM网络,并在最后一次激活的顶部堆叠一个softmax层。基于此,我们现在将解决稍微困难的序列标记问题。此设置与序列分类的不同之处在于,我们希望为输入序列中的每个帧预测一个单独的类。 例如,让我们考虑重新手写手写文本。每个单词都是一个字母序列,尽管我们可以对每个字母进行独立分类,但人类语言却具有很强的结构性,我们可以利用。如果您看一下手写的样本,通常会有一些字母很难读的字母,例如“ n”,“ m”和“ U”。但是,可以从附近字母的上下文中重新识别它们。在本节中,我们将使

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