Glove100_कोणीय

  • विवरण :

अनुमानित निकटतम पड़ोसी खोज के लिए वर्ड रिप्रेजेंटेशन (ग्लोवी) एम्बेडिंग के लिए पूर्व-प्रशिक्षित ग्लोबल वेक्टर। इस डेटासेट में दो विभाजन हैं:

  1. 'डेटाबेस': इसमें 1,183,514 डेटा पॉइंट शामिल हैं, प्रत्येक में विशेषताएं हैं: 'एम्बेडिंग' (100 फ्लोट्स), 'इंडेक्स' (int64), 'नेबर्स' (खाली सूची)।
  2. 'परीक्षण': इसमें 10,000 डेटा बिंदु शामिल हैं, प्रत्येक में विशेषताएं हैं: 'एम्बेडिंग' (100 फ्लोट्स), 'इंडेक्स' (int64), 'नेबर्स' (डेटाबेस में निकटतम पड़ोसियों के 'इंडेक्स' और 'दूरी' की सूची)। )
विभाजित करना उदाहरण
'database' 1,183,514
'test' 10,000
  • फ़ीचर संरचना :
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.),
    }),
})
  • फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता कक्षा आकार डीप्रकार विवरण
फीचर्सडिक्ट
एम्बेडिंग टेन्सर (100,) फ्लोट32
अनुक्रमणिका अदिश int64 विभाजन के भीतर सूचकांक.
पड़ोसी अनुक्रम परिकलित पड़ोसी, जो केवल परीक्षण विभाजन के लिए उपलब्ध है।
पड़ोसी/दूरी अदिश फ्लोट32 पड़ोसी की दूरी.
पड़ोसी/सूचकांक अदिश int64 पड़ोसी सूचकांक.
  • उद्धरण :
@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},
}