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当前主题:Word2Vector

史上最强多线程面试44题和答案:线程锁+线程池+线程同步等

1、并发编程三要素? 1)原子性 原子性指的是一个或者多个操作,要么全部执行并且在执行的过程中不被其他操作打断,要么就全部都不执行。 2)可见性 可见性指多个线程操作一个共享变量时,其中一个线程对变量进行修改后,其他线程可以立即看到修改的结果。 实现可见性的

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Elasticsearch Search API之(Request Body Search 查询主体)

本文有点长,看完可能需要点耐心,本文详细介绍了es三种分页方式、排序、from、size、source filter、dov values fields、post filter、高亮显示、rescoring、search type、scroll、prefer

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收藏 | Tensorflow实现的深度NLP模型集锦(附资源)

来源:深度学习与NLP 文章来源:微信公众号 数据派THU 本文收集整理了一批基于Tensorflow实现的深度学习/机器学习的深度NLP模型。 收集整理了一批基于Tensorflow实现的深度学习/机器学习的深度NLP模型。 基于Tensorflow的自然

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如何拥抱 embedding ?从词向量到句向量的技术详解

小叽导读:13年 Word2vev 横空出世,开启了基于 word embedding pre-trained 的 NLP 技术浪潮,6年过去了,embedding 技术已经成为了 nn4nlp 的标配,从不同层面得到了提升和改进。今天,我们一起回顾 emb

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无标注数据是鸡肋还是宝藏?阿里工程师这样用它​

小叽导读:针对业务场景中标注数据不足、大量的无标注数据又难以有效利用的问题,我们提出了一种面向行为序列数据的深度学习风控算法 Auto Risk,提出通过代理任务从无标注数据中学习通用的特征表示。这种思想与目前 NLP 领域前沿的 Bert 等预训练模型不谋

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遍地开花的 Attention ,你真的懂吗?

阿里妹导读:曾被 paper 中各种各样的 Attentioin 搞得晕晕乎乎,尽管零零散散地整理过一些关于Attention 的笔记,重点和线索依然比较凌乱。今天,阿里巴巴工程师楠易,将 Attentioin 的知识系统性地梳理、回顾、总结,不求深刻,但求

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如何使用PyTorch实现面向NLP的深度学习?

深度学习构建块:映射,非线性和目标 深度学习包括以巧妙的方式组合具有非线性的线性。非线性的引入允许强大的模型。在本节中,我们将使用这些核心组件,组成一个目标函数,并查看模型是如何训练的。 映射 深度学习的一个工作核心就是映射,他是函数f(x),定义为:f(x

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PAI word2vector推荐输入源为什么是词频

PAI Word2vector组件的输入表是什么,,组件推荐是词频统计表,,请问这样是如何得到词的前后顺序信息,从而训练的?

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word2vec 中的输入表格格式

请问有人用过阿里云的Word2vector吗,用户指南写的输入是单词和词汇表。词汇表是什么意思呢?

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