word-embedding
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为什么在gensim word2vec中创建了多个模型文件?
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给定一个词向量,在 word2vec 中得到它的词
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NLP - 句子标记的“开始”和“结束”的嵌入选择
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GPU 上的 TensorFlow Word2Vec 模型 运行
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词向量本身有什么意义吗?
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word2vec - 什么是最好的?添加、连接或平均词向量?
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如何使用预训练的词向量创建 gensim word2vec 模型?
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Embedding层的初始值是多少?
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Word Mover的两个文档的词对之间的距离计算
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Word Mover's Distance (WMD) 如何使用 word2vec 嵌入 space?
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为什么 Word2Vec 的 most_similar() 函数在训练时给出毫无意义的结果?
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嵌入向量在gensim中不收敛
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词嵌入训练
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通过查找单词的线性代数结构来评估 Word2Vec 模型
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从公开可用的词嵌入中提取更有意义的词
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如何将 One-Hot 编码值计算为 real-valued 向量?
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wmd(单词移动距离)和基于 wmd 的相似度有什么区别?
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将新词向量嵌入添加到现有嵌入 space 对神经网络有什么影响
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初始化词汇外 (OOV) 标记
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词嵌入关系