glove100_angular

説明:

近似最近傍検索のための単語表現 (GloVe) 埋め込み用の事前トレーニング済みグローバルベクトル。このデータセットは、次の 2 つの分割で構成されています。

'database': 1,183,514 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' (空のリスト)。
'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。 )

ホームページ: https://nlp.stanford.edu/projects/glove/
ソースコード: tfds.nearest_neighbors.glove_100_angular.Glove100Angular
バージョン:
- 1.0.0 (デフォルト): 初期リリース。
ダウンロードサイズ: 462.93 MiB
データセットのサイズ: 567.90 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
スプリット:

スプリット	例
`'database'`	1,183,514
`'test'`	10,000

機能構造:

FeaturesDict({
    'embedding': Tensor(shape=(100,), dtype=float32),
    'index': Scalar(shape=(), dtype=int64),
    'neighbors': Sequence({
        'distance': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'index': Scalar(shape=(), dtype=int64),
    }),
})

機能のドキュメント:

特徴	クラス	形	Dtype	説明
	特徴辞書
埋め込み	テンソル	(100,)	float32
索引	スカラー		int64	分割内のインデックス。
隣人	順序			テスト分割でのみ使用できる、計算された隣接ノード。
隣人/距離	スカラー		float32	近隣距離。
ネイバー/インデックス	スカラー		int64	ネイバーインデックス。

監視されたキー( as_supervised docを参照): None
図( tfds.show_examples ): サポートされていません。
例( tfds.as_dataframe ):

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},
}