장갑100_각도

• 설명 :

대략적인 최근접 검색을 위해 사전 훈련된 GloVe(Global Vector for Word Representation) 임베딩입니다. 이 데이터 세트는 두 가지 분할로 구성됩니다.

1. '데이터베이스': 1,183,514개의 데이터 포인트로 구성되며 각 데이터 포인트에는 '임베딩'(100개의 부동 소수점), '인덱스'(int64), '이웃'(빈 목록) 기능이 있습니다.
2. '테스트': 10,000개의 데이터 포인트로 구성되며 각각은 '임베딩'(100개의 부동 소수점), '인덱스'(int64), '이웃'(데이터베이스에서 가장 가까운 이웃의 '인덱스' 및 '거리' 목록)을 갖습니다. )

• 홈페이지 : https://nlp.stanford.edu/projects/glove/

• 소스 코드 : tfds.nearest_neighbors.glove_100_angular.Glove100Angular

• 버전 :

  • 1.0.0 (기본값): 최초 릴리스입니다.

• 다운로드 크기 : 462.93 MiB

• 데이터세트 크기 : 567.90 MiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 분할 :

• 기능 구조 :

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.),
    }),
})

• 기능 문서 :

• 감독되는 키 ( as_supervised doc 참조): None

• 그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

• 인용 :

@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},
}