word embeddings詳細分析
如何讓電腦識別圖片， 圖一通過CNN， 然後轉化爲一個fully-connected 向量表示所有的pixel。那麼如何讓計算機分析句子， 就需要用到同樣的原理， 如果人類要理解一句話， 這句話並非你瞭解的語言，那麼需要通過查字典來解決， 字典把每個單詞按照字母順序編排好， 然後我們按照單詞順序查詢每個單詞的意思即可。對於計算機， 是無法識別字母的， 可以通過把詞向量轉化爲數字向量來代表。 如上圖
相關文章
- 1. Word Embeddings And Word Sense
- 2. Contextual Word Embeddings
- 3. Topical Word Embeddings
- 4. CS224N lecture13 Contextual Word Embeddings
- 5. 什麼是Word Embeddings
- 6. uboot詳細分析
- 7. 【論文閱讀】Topical Word Embeddings
- 8. 【Papernotes】Learning Context-Sensitive Word Embeddings
- 9. 020 Natural Language Processing & Word Embeddings
- 10. cs224n筆記04-Contextual Word Embeddings
- 更多相關文章...
- • Spring整合Redis詳細步驟 - Redis教程
- • SSH框架（Struts2+Spring+Hibernate）搭建整合詳細步驟 - Spring教程
- • 爲了進字節跳動，我精選了29道Java經典算法題，帶詳細講解
- • Flink 數據傳輸及反壓詳解
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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Word Embeddings And Word Sense
- 2. Contextual Word Embeddings
- 3. Topical Word Embeddings
- 4. CS224N lecture13 Contextual Word Embeddings
- 5. 什麼是Word Embeddings
- 6. uboot詳細分析
- 7. 【論文閱讀】Topical Word Embeddings
- 8. 【Papernotes】Learning Context-Sensitive Word Embeddings
- 9. 020 Natural Language Processing & Word Embeddings
- 10. cs224n筆記04-Contextual Word Embeddings