glove100_זוויתי

  • תיאור :

וקטורים גלובליים מאומנים מראש להטמעות מילים (GloVe) לחיפוש משוער של השכנים הקרובים ביותר. מערך נתונים זה מורכב משני פיצולים:

  1. 'בסיס נתונים': מורכב מ-1,183,514 נקודות נתונים, לכל אחת יש תכונות: 'הטמעה' (100 צפים), 'אינדקס' (int64), 'שכנים' (רשימה ריקה).
  2. 'מבחן': מורכב מ-10,000 נקודות נתונים, לכל אחת יש תכונות: 'הטבעה' (100 צפים), 'אינדקס' (int64), 'שכנים' (רשימת 'אינדקס' ו'מרחק' של השכנים הקרובים ביותר במסד הנתונים. )
לְפַצֵל דוגמאות
'database' 1,183,514
'test' 10,000
  • מבנה תכונה :
FeaturesDict({
    'embedding': Tensor(shape=(100,), dtype=float32),
    'index': Scalar(shape=(), dtype=int64),
    'neighbors': Sequence({
        'distance': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'index': Scalar(shape=(), dtype=int64),
    }),
})
  • תיעוד תכונה :
תכונה מעמד צוּרָה Dtype תיאור
FeaturesDict
הטבעה מוֹתֵחַ (100,) לצוף32
אינדקס סקלר int64 אינדקס בתוך הפיצול.
שכנים סדר פעולות השכנים המחושבים, שזמינים רק לפיצול המבחן.
שכנים/מרחק סקלר לצוף32 מרחק שכן.
שכנים/אינדקס סקלר int64 מדד השכנים.
  • ציטוט :
@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},
}