দস্তানা100_কৌণিক

  • বর্ণনা :

আনুমানিক নিকটতম প্রতিবেশী অনুসন্ধানের জন্য ওয়ার্ড রিপ্রেজেন্টেশন (গ্লোভ) এম্বেডিংয়ের জন্য প্রাক-প্রশিক্ষিত গ্লোবাল ভেক্টর। এই ডেটাসেট দুটি বিভাজন নিয়ে গঠিত:

  1. 'ডাটাবেস': 1,183,514 ডেটা পয়েন্ট নিয়ে গঠিত, প্রতিটির বৈশিষ্ট্য রয়েছে: 'এমবেডিং' (100 ফ্লোটস), 'সূচক' (int64), 'প্রতিবেশী' (খালি তালিকা)।
  2. 'পরীক্ষা': 10,000 ডেটা পয়েন্ট নিয়ে গঠিত, প্রতিটিতে বৈশিষ্ট্য রয়েছে: 'এম্বেডিং' (100 ফ্লোট), 'সূচী' (int64), 'প্রতিবেশী' ('সূচক' তালিকা এবং ডাটাবেসের নিকটতম প্রতিবেশীদের 'দূরত্ব'। )
বিভক্ত উদাহরণ
'database' 1,183,514
'test' 10,000
  • বৈশিষ্ট্য গঠন :
FeaturesDict({
    'embedding': Tensor(shape=(100,), dtype=float32),
    'index': Scalar(shape=(), dtype=int64),
    'neighbors': Sequence({
        'distance': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'index': Scalar(shape=(), dtype=int64),
    }),
})
  • বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
বৈশিষ্ট্য ক্লাস আকৃতি ডিটাইপ বর্ণনা
ফিচারসডিক্ট
এমবেডিং টেনসর (100,) float32
সূচক স্কেলার int64 বিভাজনের মধ্যে সূচক।
প্রতিবেশী ক্রম গণনা করা প্রতিবেশী, যা শুধুমাত্র পরীক্ষা বিভাজনের জন্য উপলব্ধ।
প্রতিবেশী/দূরত্ব স্কেলার float32 প্রতিবেশীর দূরত্ব।
প্রতিবেশী/সূচক স্কেলার int64 প্রতিবেশী সূচক।
  • উদ্ধৃতি :
@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},
}