炼数成金_语义网络表示法_卷积神经网络_中国AI数据

2019-11-25

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长,因为自然语言中有许多不同的单词。其次,这种一站式的表示方式并不能提供确实存在的单词之间的任何语义相关性。 单词的一键式EnCodeCl表示 作为语义相关性的一种解决方案,以单词的共现来表示单词的想法已经存在了很长时间。基本上,我们遍历大量文本,并且对于每个单词,在大约五个距离之内计算周围的单词。然后,每个单词都由附近单词的标准化计数表示。其背后的思想是,在相似上下文中使用的单词在语义上相似。然后,我们可以通过应用PCA或类似的类似方法将发生矢量压缩到更少的维度,以获得更密集的表示。虽然这种方法可以带来很好的性能,但它要求我们跟踪整个同现,这是我们词汇量的平方矩阵。 年龄SeX财富 DiStnbUteel单词的表达 2013年,Mikolov等人。提出了一种实用有效的方法来从上下文中计算Word表示形式。该论文是:Mikolov,Tomas等。“向量sPace中单词表示的有效估计。” arXiv PrePrint arXiv:1301.3781(2013)。他们的skiPgram模型从随机表示开始,并具有一个简单的分类器,该分类器试图从当前单词预测上下文单词。误差通过分类器

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