Language Model
Word2vec word2vec有兩種訓練方法 CBOW：在句子序列中，從當前次的上下文去預測當前詞 skip-gram:與CBOW相反，輸入某個詞，預測當前詞的上下文 NNLM的訓練：輸入一個單詞的上文，與預測這個單詞 word Embedding 存在的問題：多義詞問題 ELMO: ELMO對這一問題有了好的解決： 使用預先訓練的語言模型學習好單詞的word Embedding，此時多義詞無
相關文章
- 1. language model and RNN
- 2. A Neural Probabilistic Language Model
- 3. 《A Neural Probabilistic Language Model》
- 4. Neural Network Language Model（NNLM）
- 5. A Neural Probabilistic Language Model筆記
- 6. tensor2tensor 做 language model 的理解
- 7. NLP（4）Language Model and Smoothing
- 8. 22 language model學習筆記
- 9. REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training
- 10. NNLM（Neural Network Language Model）模型
- 更多相關文章...
- • RSS
元素 - RSS 教程 - • XSL-FO 教程 - XSL-FO 教程
- • YAML 入門教程
- • 常用的分佈式事務解決方案
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. language model and RNN
- 2. A Neural Probabilistic Language Model
- 3. 《A Neural Probabilistic Language Model》
- 4. Neural Network Language Model（NNLM）
- 5. A Neural Probabilistic Language Model筆記
- 6. tensor2tensor 做 language model 的理解
- 7. NLP（4）Language Model and Smoothing
- 8. 22 language model學習筆記
- 9. REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training
- 10. NNLM（Neural Network Language Model）模型