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大连理工学院_交叉熵_计算机视觉面临挑战与常规套路_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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权重和词表示法传播,我们同时调整两者以减少预测误差。已经发现,在大语料库上训练该模型使得表示向量近似于压缩的共现向量。我们现在将在TensorFloW中实现跳过语法模型。 准备维基百科语料库 在详细介绍skip-gram模型之前,我们准备我们的数据集,在此情况下为英语Wikipedia转储。默认转储包含所有页面的完整修订历史记录,但是我们已经有足够的数据,包括来自当前页面版本的大约100GB的文本。此练习也适用于其他语言,您可以在Wikimedia DoWnloads网站上访问可用转储的概述:https://dumps.wikimedia.org/backup-index.html。 导入bz2 进口馆藏 导入操作系统 汇入 维基百科类: def __init __(self,url,cache_dir,vocabulary_size = 10000): 通过 def __iter __(自己): “”“遍历表示为单词索引列表的页面。”“” 通过 @属性 def vocabulary_size(self): 通过 def编码(自己,单词): “”“获取
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