グローブ100_角

  • 説明

近似最近傍検索のための事前トレーニング済みの Global Vectors for Word Representation (GloVe) 埋め込み。このデータセットは 2 つの分割で構成されています。

  1. 「データベース」: 1,183,514 個のデータ ポイントで構成され、それぞれに「埋め込み」(100 浮動小数点)、「インデックス」(int64)、「近傍」(空のリスト) の機能があります。
  2. 'test': 10,000 個のデータ ポイントで構成され、それぞれに次の機能があります: 'embedding' (100 float)、'index' (int64)、'neighbors' (データベース内の最近傍の 'index' と ' distance' のリスト)。 )
スプリット
'database' 1,183,514
'test' 10,000
  • 機能の構造:
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.),
    }),
})
  • 機能ドキュメント:
特徴クラスDタイプ説明
特徴辞書
埋め込みテンソル(100,) float32
索引スカラーint64スプリット内のインデックス。
隣人順序計算された近傍。テスト分割でのみ使用できます。
隣人/距離スカラーfloat32隣人の距離。
近隣/インデックススカラーint64近隣インデックス。
  • 引用
@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},
}