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双****4 2018-07-10
(三)
文章结构: 背景介绍 效果展示 模型概览 数据准备 编程实现 模型应用 总结 参考文献 模型应用 在模型训练后,我们可以用它一些预测。预测下一个:我们可以用我们训练过的模型,在得知之前的 N-gram 后,预测下一个
l****m 2018-07-10
(一)
文章结构: 背景介绍 效果展示 模型概览 数据准备 编程实现 模型应用 总结 参考文献 本教程源代码目在book/word2vec,初次使用请您参考Book文档使用说明。 背景介绍 本章我们介绍的向表征,也称为word embedding。是自然语言处理中常见的一个操作,是搜索引擎、广告系统、推荐系统等互联网服务背后常见的基础技术。 在这些互联网服务里,我们经常要比较两个或者两段文本之间的相关性。为了这样的比较,我们往往先要把表示成计算机适合处理的方式。最自然的方式恐怕莫过于向空间模型(vector space model)。 在这种方式里,每个被表示成一个实数向(one-hot vector),其长度为字典大小,每个维度对应一个字典里的每个,除了这个对应维度上的值是1,其他元素都是0。 One-hot vector虽然自然,但是用处有限。比如,在互联网广告系统里,如果用户输入的query是“母亲节”,而有一个广告的关键是“康乃馨”。
用****在 2018-07-10
(二)
paddle.batch 会读入一个读取器,然后输出一个次化了的读取器。我们还可以在训练过程中输出每个步骤,次的训练情况。
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