例如,正如在NLP中常见的那样,我们可以隐藏句子的一部分,并从剩余的单词中预测隐藏的单词。我们也可以从当前帧(观测数据)中预测视频中过去或未来的帧(隐藏数据)。
单词编码的这种方法(通常称为单词嵌入)考虑了上下文。例如,我们可以预期国王和王室一词的空间距离要比鹦鹉和蜂蜜小。Word2vec使用浅层两层神经网络执行特定任务(基于所使用的方法),并为每个单词学习隐藏层的权重。这些学习的隐藏层权重用作我们的最终单词向量。您可以阅读原始论文,以深入了解如何获得这些单词向量。但总的来说,这是使用Word2Vec获取基于上下文的单词向量的两种常用方法:
此项目是一个帮助记忆单词的单词本,用户输入要记忆的单词,系统会自动保存到sqllte数据库中,用户可以自行设置界面风格。设置单词记忆顺序等,可以查找单词,删除单词,以及隐藏中文。可以帮助用户更好的记忆单词。
其中人物是纯正的美式发音;这部动画的特点是:小动物的身体、物品的形状都由单词组成。动画片里出现的吃的、玩的等等都由单词构成!每一集小动物们都需要完成不同的单词任务,比如在一集任务里,小动物们都需要找到ake词汇来隐藏自己,贪吃的小猪找到了cake,体型巨大的鲨鱼则找到了lake!;小朋友通过看动画片就感受到了拼读,而不需要讲解规律。
编码器将一个单词序列作为输入,并生成一系列隐藏表示,这些表示捕捉输入的含义和上下文。**使用这些隐藏表示,并逐个生成一个输出单词序列。