关于利用Word2vec获取词向量,下列说法错误的是
A.Word2vec可以将词表示为低维实数值
B.Word2vec的向量输出既可以采用二进制存储,也可以普通存储(可以看到词语和对应的向量)
C.Word2vec需要利用到较大规模的语料进行训练
D.Word2vec不需要利用语料进行训练
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- · 有3位网友选择 C,占比33.33%
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A.Word2vec可以将词表示为低维实数值
B.Word2vec的向量输出既可以采用二进制存储,也可以普通存储(可以看到词语和对应的向量)
C.Word2vec需要利用到较大规模的语料进行训练
D.Word2vec不需要利用语料进行训练
A.由斯坦福大学研发
B.将词表示为低维实数值向量的工具
C.和word2vec类似,也可以作为深度学习中预初始化的词向量
D.其它答案都不对
A.可以根据某个单词的上下文单词来预测该单词,从而训练得到词向量模型
B.可以利用某个单词来分别预测该单词的上下文单词,从而训练得到词向量模型
C.词向量是一种one-hot的单词表达形式
D.词向量是一种分布式的单词表达形式
A.可以根据某个单词的上下文单词来预测该单词,从而训练得到词向量模型
B.可以利用某个单词来分别预测该单词的上下文单词,从而训练得到词向量模型
C.词向量是一种one-hot的单词表达形式
D.词向量是一种分布式的单词表达形式
A.向量既有方向也有长度
B.向量内积是一个向量在另一个向量上的投影的积,也就是同方向的积:向量a和b的长度之积再乘以它们之间的夹角的余弦
C.我们往往会利用向量内积来计算两个向量之间的夹角大小
D.我们往往会利用向量外积来计算两个向量之间的夹角大小
A.向量空间中的向量都关于加法运算封闭
B.向量空间中的向量都关于数乘运算封闭
C.向量空间其实就是一个向量组
D.向量空间中的向量可以是不同维数的向量
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