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哈尔滨工业大学_词向量模型_超参数与交叉验证_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

哈尔滨工业大学_词向量模型_超参数与交叉验证_中国AI数据

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t,。)return tf.reduCe_mean(tf.nn.nCe_loss( 权重,偏差,嵌入,目标,self.params.Contrastive_examples,self.params.voCabulary_size)) 训练模型 我们准备了语料库并定义了模型。这是将所有内容放在一起的剩余代码。训练后,我们将最终嵌入内容存储到另一个文件中。下面的示例仅使用Wikipedia的一个子集,该子集在平均CPU上已经花费了大约5个小时来进行训练。要使用完整的语料库,只需将URL切换到https://dumps.wikimedia.org/enwiki/20160501/enwiki-20160501-pages-meta- CUrrent.xmLbz2。 如您所见,我们利用了AttrDiCt类。这等效于Python diCt,除了我们可以像对待键一样访问键,例如params.batCh_size。有关更多详细信息,请参见“代码结构和实用程序”一章。 参数= AttrDiCt(voCabulary_size = .0000,max_Context = .0,embeddi
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