百度试题 结果1 题目词嵌入模型是一种什么模型? A. 神经网络模型 B. 统计模型 C. 机器学习模型 D. 深度学习模型 相关知识点: 试题来源: 解析 B. 统计模型 反馈 收藏
词嵌入是自然语言处理(NLP)领域中的一个核心概念,尤其是在像ChatGPT这样的大型语言模型(LLM)中。它指的是将单词转换为机器学习算法可以处理的数字向量的过程。这种技术使得机器能够通过捕捉单词之间的语义关系来理解和处理人类语言。 这些数字向量或“嵌入”是多维的,每个维度代表单词的一个不同特征。创建这些嵌入的过...
Morphfitting提供了另外一个技术选项用来将词的形态输入到词嵌入模型中。在这项工作中,他们用“相吸相斥”(Attract-Repel)方法来“后处理”(post-process)词嵌入,该方法“吸引”曲折形态(通过词的形式变化来表达有意义的句法信息,比如动词时态,却不改变词义),而“排斥”派生形态(新形式的单词出现同时词义也发生迁移...
词嵌入定义:词嵌入(word embedding)是一种词的类型表示,具有相似意义的词具有相似的表示,是将词汇映射到实数向量的方法总称。 one-hot:它忽略了词之间的相关性,当词过多时,维度比较高。 词嵌入:降低维度,使相似的词具有相似的向量表征。 词嵌入生成的方法: 二、词嵌入模型 1、模型的输入输出 模型需要学到句子...
在深度学习模型中,嵌入层也可以用于学习词嵌入。嵌入层是神经网络中的一层,它将离散的单词索引映射到连续的词嵌入向量。通过在模型的训练过程中不断调整嵌入层的权重,模型可以学习到单词的语义特征。在实际应用中,可以使用预训练的词嵌入模型,如Word2Vec 或GloVe,将其作为嵌入层的初始权重,从而提高模型的性能。
一般我们指的是统计语言模型。其实就是看一句话是不是正常人说出来的。比如机器翻译、语音识别得到若干候选之后,可以利用语言模型挑一个尽量靠谱的结果。在 NLP 的其它任务里也都能用到。 OK,现在回到最开始的问题,语料库、词向量、词嵌入、语言模型之间的关系是什么? 语料库训练了语言模型,顺带生成了词向量,而...
GPT-2模型中,词嵌入的主要作用是什么?() A.捕捉单词的顺序特征B.将单词映射到固定维度的向量C.计算词频D.进行文本分类 参考答案: 点击查看解析进入题库练习 查答案就用赞题库小程序 还有拍照搜题 语音搜题 快来试试吧 无需下载 立即使用 你可能喜欢 单项选择题 弱监督学习方法的主要优势是什么?() A.不...
4.单项选择题在前馈神经语言模型中,softmax函数的作用是什么?() A.进行词嵌入 B.计算损失函数 C.输出概率分布 D.更新参数 点击查看答案&解析 5.多项选择题关于痰湿质下列说法正确的是() A.形体肥胖,口黏苔腻 B.饮食以清热利湿为主 C.食肥甘甜腻 ...
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本篇文章Fayson会使用CDSW内置的Python模板项目来引导完成端到端的实操示例，即包含从模型创建，训练到部署...