ถุงมือ100_เชิงมุม

  • คำอธิบาย :

การฝังเวกเตอร์สากลที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าสำหรับการแสดงคำ (GloVe) สำหรับการค้นหาเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดโดยประมาณ ชุดข้อมูลนี้ประกอบด้วยสองส่วน:

  1. 'ฐานข้อมูล': ประกอบด้วยจุดข้อมูล 1,183,514 จุด แต่ละจุดมีคุณสมบัติ: 'การฝัง' (100 โฟลต), 'ดัชนี' (int64), 'เพื่อนบ้าน' (รายการว่าง)
  2. 'ทดสอบ': ประกอบด้วยจุดข้อมูล 10,000 จุด แต่ละจุดมีคุณสมบัติ: 'การฝัง' (100 โฟลต), 'ดัชนี' (int64), 'เพื่อนบ้าน' (รายการ 'ดัชนี' และ 'ระยะทาง' ของเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดในฐานข้อมูล )
แยก ตัวอย่าง
'database' 1,183,514
'test' 10,000
  • โครงสร้างคุณสมบัติ :
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.),
    }),
})
  • เอกสารคุณสมบัติ :
คุณสมบัติ ระดับ รูปร่าง ประเภทD คำอธิบาย
คุณสมบัติDict
การฝัง เทนเซอร์ (100,) ลอย32
ดัชนี สเกลาร์ int64 ดัชนีภายในการแบ่ง
เพื่อนบ้าน ลำดับ เพื่อนบ้านที่คำนวณแล้ว ซึ่งมีให้สำหรับการแยกการทดสอบเท่านั้น
เพื่อนบ้าน/ระยะทาง สเกลาร์ ลอย32 ระยะห่างเพื่อนบ้าน.
เพื่อนบ้าน/ดัชนี สเกลาร์ int64 ดัชนีเพื่อนบ้าน
  • การอ้างอิง :
@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},
}