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  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2017-11-16
    • 文件大小:9437184
    • 提供者:qq_25459495
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  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-11-01
    • 文件大小:20141574
    • 提供者:m0_43553676
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  2. sense2vec:上下文相关词向量 sense2vec( ,2015)是对一个很好的改进,可让您学习更多有趣且详细的单词向量。 该库是用于加载,查询和训练sense2vec模型的简单Python实现。 有关更多详细信息,请查看。 要探索2015年和2019年所有Reddit评论中的语义相似性,请参阅。 :duck: 1.0版发布了! :sparkles: 产品特点 基于词性标签和实体标签的多词短语查询向量。 spaCy管道组件和扩展属性。 完全可序列化,因此您可以轻松地将您的sen
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:54272
    • 提供者:weixin_42134051
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  2. 使用Google T5和Text2Text生成多项选择题(基于BERT的模型) 此应用程序使用“的工作 , 和一起生成具有正确答案和干扰因素的问题(如果可能)。 它与一起 比较这两个基于BERT的模型T5和Text2Text的性能也很好。 申请详情 两种模型都采用输入文本并产生问题,并为每个问题提供一个正确答案。 对于每个正确答案,请采用此正确答案并提供给Sense2Vec以获取该正确答案最相似的句子。 忽略最高分相似度以产生干扰因素。 当答案是一个指代人名或实体的名词时,Sense2Vec找
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-22
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42122881