rękawica100_kątowa

  • Opis :

Wstępnie przeszkolone wektory globalne do osadzania reprezentacji słów (GloVe) w celu przybliżonego wyszukiwania najbliższego sąsiada. Ten zbiór danych składa się z dwóch podziałów:

  1. „baza danych”: składa się z 1 183 514 punktów danych, każdy ma funkcje: „osadzanie” (100 zmiennych), „indeks” (int64), „sąsiedzi” (pusta lista).
  2. „test”: składa się z 10 000 punktów danych, każdy ma funkcje: „osadzanie” (100 floatów), „indeks” (int64), „sąsiedzi” (lista „indeksu” i „odległości” najbliższych sąsiadów w bazie danych. )
Podział Przykłady
'database' 1 183 514
'test' 10 000
  • Struktura funkcji :
FeaturesDict({
    'embedding': Tensor(shape=(100,), dtype=float32),
    'index': Scalar(shape=(), dtype=int64, description=Index within the split.),
    'neighbors': Sequence({
        'distance': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Neighbor distance.),
        'index': Scalar(shape=(), dtype=int64, description=Neighbor index.),
    }),
})
  • Dokumentacja funkcji :
Funkcja Klasa Kształt Typ D Opis
FunkcjeDykt
osadzanie Napinacz (100,) pływak32
indeks Skalarny int64 Indeks w ramach podziału.
sąsiedzi Sekwencja Obliczeni sąsiedzi, którzy są dostępni tylko w przypadku podziału testowego.
sąsiedzi/odległość Skalarny pływak32 Odległość sąsiada.
sąsiedzi/indeks Skalarny int64 Indeks sąsiada.
  • Cytat :
@inproceedings{pennington2014glove,
  author = {Jeffrey Pennington and Richard Socher and Christopher D. Manning},
  booktitle = {Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP)},
  title = {GloVe: Global Vectors for Word Representation},
  year = {2014},
  pages = {1532--1543},
  url = {http://www.aclweb.org/anthology/D14-1162},
}