文字2vec

这个工具提供了一个有效的实现连续的单词包和skip-gram结构来计算单词的向量表示。这些表示可以随后用于许多自然语言处理应用和进一步的研究。word2vec工具以文本语料库为输入,生成单词向量作为输出。它首先从训练文本数据中构造词汇,然后学习单词的向量表示。所得到的词向量文件可以作为许多自然语言处理和机器学习应用的特征。。


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  1. 帕提哈布希特科学分析工具集,拉哈布希特2021阿尔十四
  2. Benjamin Paaßen,Jessica McBroom,Bryn Jeffries,Irena Koprinska,Kalina Yacef:ast2vec:利用Python程序的递归神经编码(2021)阿尔十四
  3. Justin Shenk,Wolf Byttner,Saranraj Nambusubramaniyan,Alexander Zoeller:Traja:用于动物轨迹分析的Python工具箱(2021)不是zbMATH
  4. 朱元元;胡斌;陈雷;戴琦:iMPTCE Hnetwork:一种多标记分类器,用于识别具有异质网络的化学物质和酶的代谢途径类型(2021)
  5. 阿格拉瓦尔,德凡舒;帕帕马库,西奥多;Hinkle,Jacob:具有瓶颈的宽神经网络是深高斯过程(2020)
  6. 亚利安,苏尼尔;丁启明;瓦希奥,高石;Haffari,Gholamreza:测量数据对象相似性时无需学习的数据依赖方法的比较研究(2020)
  7. 巴勒,吉尔;杜姆根,弗雷德里克;以利哈米,歌奴;克里科维奇,米兰达;维特利,马丁:坐标差分矩阵(2020)
  8. 巴苏,德瓦西斯;琼斯,彼得W。;尼斯,琳达;Shallcross,David:二叉树结构空间度量的乘积形式:表示、可视化和多尺度噪声(2020)
  9. 张浩轩;维姆布、尚卡尔;莫汉,苏尼尔;乌帕,瑞亚;McCallum,Andrew:使用误差衰减预测克服命名实体识别的深度主动学习的实际问题(2020)
  10. 陈一奇;钱铁云:关系约束属性网络嵌入(2020)
  11. 于德班诺索夫。;Irkhin,I.A.:随机矩阵分解的稳定性和唯一性问题(2020)
  12. 谢方舟:剪枝Wasserstein指数生成模型与wigpy包(2020)阿尔十四
  13. Fürnkranz,约翰内斯;克利格,汤姆;Paulheim,Heiko:认知偏好和基于规则的模型的合理性(2020)
  14. 格里戈里耶娃,埃琳娜·根纳迪耶夫娜;Klyachin,Vladimir Aleksandrovich:基于语言语料库图模型的文本统计特征研究(2020)
  15. 霍利斯,威廉;克里希那穆尔蒂,维克拉姆;帕塔纳亚克,库纳尔:理性不注意反向强化学习解释YouTube评论行为(2020)
  16. Interdonato,罗伯托;麦格纳尼,马特奥;佩纳,迭戈;塔加雷利,安德里亚;Vega,Davide:多层网络简化:方法、模型和方法(2020)
  17. 伊藤,智木;小田津町;坂井,广木;山下、大锁;清溪泉:基于概念云的金融评论情绪可视化(2020)
  18. 贾承峰;汉、华;吕,雅南;张璐:基于Word2vec和粒子群的链路预测算法(2020)
  19. 蒋子龙;高舒;陈良辰:基于深度学习和主题信息的文本表征方法研究(2020)
  20. Juda,Mateusz:采样向量场的无监督特征学习(2020)

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