glove100_angular

• وصف :

المتجهات العالمية المدربة مسبقًا لتضمينات تمثيل الكلمات (GloVe) للبحث التقريبي عن أقرب جار. تتكون مجموعة البيانات هذه من قسمين:

1. "قاعدة البيانات": تتكون من 1,183,514 نقطة بيانات، لكل منها ميزات: "التضمين" (100 عدد عشري)، و"الفهرس" (int64)، و"الجيران" (قائمة فارغة).
2. "الاختبار": يتكون من 10000 نقطة بيانات، لكل منها ميزات: "التضمين" (100 عائمة)، و"الفهرس" (int64)، و"الجيران" (قائمة "الفهرس" و"المسافة" لأقرب الجيران في قاعدة البيانات. )

• الصفحة الرئيسية : https://nlp.stanford.edu/projects/glove/

• كود المصدر : tfds.nearest_neighbors.glove_100_angular.Glove100Angular

• الإصدارات :

  • 1.0.0 (افتراضي): الإصدار الأولي.

• حجم التحميل : 462.93 MiB

• حجم مجموعة البيانات : 567.90 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا

• الإنشقاقات :

• هيكل الميزة :

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.),
    }),
})

• وثائق الميزة :

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (راجع as_supervised doc ): None

• الشكل ( tfds.show_examples ): غير مدعوم.

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

• الاقتباس :

@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},
}