eldiven100_angular

• Tanım :

Yaklaşık en yakın komşu araması için Kelime Temsili (GloVe) yerleştirmeleri için önceden eğitilmiş Küresel Vektörler. Bu veri kümesi iki bölümden oluşur:

1. 'veritabanı': 1.183.514 veri noktasından oluşur, her birinin özellikleri vardır: 'yerleştirme' (100 kayan nokta), 'dizin' (int64), 'komşular' (boş liste).
2. 'test': 10.000 veri noktasından oluşur, her birinin özellikleri vardır: 'gömme' (100 kayan nokta), 'indeks' (int64), 'komşular' (veritabanındaki en yakın komşuların 'indeks' ve 'mesafe' listesi). )

• Ana sayfa : https://nlp.stanford.edu/projects/glove/

• Kaynak kodu : tfds.nearest_neighbors.glove_100_angular.Glove100Angular

• Sürümler :

  • 1.0.0 (varsayılan): İlk sürüm.

• İndirme boyutu : 462.93 MiB

• Veri kümesi boyutu : 567.90 MiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır

• Bölünmeler :

• Özellik yapısı :

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.),
    }),
})

• Özellik belgeleri :

• Denetlenen anahtarlar ( as_supervised belgesine bakın): None

• Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

• Alıntı :

@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},
}