特征域感知因子分解机（Field-aware Factorization Machines，FFM）主要解决了FM的以下几个痛点： 更准确的特征embedding表达。FM中，每个特征只由一个embedding向量表达，这样虽然能增强模型的泛化性能，但是也大大削弱了模型的记忆能力。FFM在POLY_ ...
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2021-06-30 18:43:01
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? 前言： 在计算机视觉中存在很多的专业术语，如先验知识，语义信息，embedding，head，neck等。这些术语的解释无法直接在网上搜到，也没有在哪一篇论文中定义它们的概念和意义，因此，对于第一次听到这些术语的读者来说会非常的困惑。 此外，对于还没有建立计算机视觉知识体系的读者来说，也很难理解 ...
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2021-06-18 20:07:41
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? 1 训练时 model = Word2Vec(x, size=250, window=5, min_count=5, workers=12, iter=10, sg=1) 这句代码一直报错 查了发现 size和iter依然是时代的眼泪了。改成下面 model = Word2Vec(x, vect ...
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2021-06-04 19:54:36
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通常，我们使用bert做文本分类，泛化性好、表现优秀。在进行文本相似性计算任务时，往往是对语料训练词向量，再聚合文本向量embedding数据，计算相似度；但是，word2vec是静态词向量，表征能力有限，此时，可以用已进行特定环境下训练的bert模型，抽取出cls向量作为整个句子的表征向量以供下游 ...
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2021-04-15 12:20:10
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本文基于SO的帖子：Link: https://stackoverflow.com/questions/61848825/why-is-input-length-needed-in-layers-embedding-in-keras-tensorflow 在翻文档的时候，发现了input_lengt ...
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2021-04-12 12:43:41
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1.return torch.embedding(weight, input, padding_idx, scale_grad_by_freq, sparse)RuntimeError: Expected tensor for argument #1 'indices' to have scalar ...
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2021-03-01 13:14:12
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一、torch.nn.Embedding 模块可以看做一个字典，字典中每个索引对应一个词和词的embedding形式。利用这个模块，可以给词做embedding的初始化操作 torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=N ...
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2021-02-01 12:58:42
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参考：嵌入层 Embedding 参考：Python3 assert（断言） 1. Embedding 层语法 keras.layers.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform', embeddings_reg ...
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2020-12-31 11:45:20
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一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP秘籍背景什么是知识图谱问答？知识图谱（KG）是一个多关系图，其中包含数以百万计的实体，以及连接实体的关系。知识图谱问答（QuestionAnsweringoverKnowledgeGraph,KGQA）是利用知识图谱信息的一项研究领域。给定一个自然语言问题和一个知识图谱，通过分析问题和KG中包含的信息，KGQA系统尝试给出正确的答案。多跳知识图谱问答指的是，
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2020-12-29 11:07:37
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前言今天要与大家分享的是AllenAI今年发表的最新工作，Longformer——一种可高效处理长文本的升级版Transformer。作者团队提供了开源代码，大家可快速复现，直接用于自己的任务。传统Tranformer-based模型在处理长文本时有着天然的劣势。因为传统模型采用的是“全连接”型的attention机制，即每一个token都要与其他所有token进行交互。其attention复杂度
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2020-12-29 11:04:31
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