Публикации по теме 'word2vec'
Идентификация лексико-семантических словесных отношений - руководство для начинающих
Фиктивное введение в мою текущую работу - признание природы семантических отношений между данной парой слов.
Когда я прошу вас «потерпите меня», вы готовитесь к тому, что придется мириться со мной. Если вам говорят: «Этот плюшевый мишка пушистый», ваш мозг вызывает в воображении образ мягкой, милой, пушистой игрушки, которую малыши берут в постель. Если вы читаете о медведях, находящихся под угрозой исчезновения, вы думаете о белых медведях где-то в арктических морских льдах. И когда они..
Описание работы в LinkedIn Извлечение навыков
Прия Рамакришнан | Грант Лоури | Неха Агравал | Фан Чжан | Снеха Банерджи
Описание и цели проекта
На нынешнем рынке труда соискатели постоянно стремятся приобрести соответствующие навыки, чтобы быть конкурентоспособными с другими соискателями. Образовательные учреждения, онлайн-академии и корпорации наводняют социальные сети рекламой курсов, которые предлагают вам самые лучшие навыки. Навыки, которые якобы приведут вас к «работе мечты» после завершения программы. Но с..
Вопросы по теме 'word2vec'
Как рассчитать схожесть предложений с использованием word2vec модели gensim с Python
Согласно Gensim Word2Vec , я могу использовать модель word2vec в пакете gensim для вычисления сходства между двумя словами.
e.g.
trained_model.similarity('woman', 'man')
0.73723527
Однако модель word2vec не может предсказать сходство...
06.04.2024
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..