词向量(Word embedding),又叫Word嵌入式自然语言处理(NLP)中的一组语言建模和特征学习技术的统称,其中来自词汇表的单词或短语被映射到实数的向量。 从概念上讲,它涉及从每个单词一维的空间到具有更低维度的连续向量空间的数学嵌入。 生成这种映射的方法包括神经网络,单词共生矩阵的降维,...
更简约的话可以直接记n > 8\log NN是词表的大小，n是词向量的维度。当n超过这个阈值时，就说明模型...
我首先回答的是根据语料库大小以及经验来判定的,可以从两方面来说:一方面是词频,语料库大的时候词比较多,维度要选大一点,这样词向量才能学习到更多个上下文的语境,反之则小一点,一般在50-300,可以更大,这个根据语料库需要可以改变;另一方面是词在语料库中出现的位置是由语境呈现出来的,这个不同与排列组合,大多数的...
谢邀，大家并不知道每个维度到底有什么关系，因为都是学出来的。这就涉及到了神经网络的不可解释性，...
应该表征了每个像素点的信息，那么在这个条件下，我认为每个不同的维度应该彼此都是有联系的，并不是...
我只知道四维空间可以控制时间