- विवरण :
अनुमानित निकटतम पड़ोसी खोज के लिए वर्ड रिप्रेजेंटेशन (ग्लोवी) एम्बेडिंग के लिए पूर्व-प्रशिक्षित ग्लोबल वेक्टर। इस डेटासेट में दो विभाजन हैं:
- 'डेटाबेस': इसमें 1,183,514 डेटा पॉइंट शामिल हैं, प्रत्येक में विशेषताएं हैं: 'एम्बेडिंग' (100 फ्लोट्स), 'इंडेक्स' (int64), 'नेबर्स' (खाली सूची)।
- '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)। )
मुखपृष्ठ : https://nlp.stanford.edu/projects/glove/
स्रोत कोड :
tfds.nearest_neighbors.glove_100_angular.Glove100Angular
संस्करण :
-
1.0.0
(डिफ़ॉल्ट): प्रारंभिक रिलीज़।
-
डाउनलोड आकार :
462.93 MiB
डेटासेट का आकार :
567.90 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
विभाजन :
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. |
पर्यवेक्षित कुंजियाँ (
as_supervised
doc देखें):None
चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।
उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
- 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},
}