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单选题 下列哪种嵌入方式支持双向上下文(Bidirectional Context)?
相关试题
单选题 SVD在自然语言(NLP)中经常解决的问题
对新词很轻松的分配词向量
计算量随着预料和词典增长维度膨胀快
与其他深度学习模型框架差异小
同时也可以解决聚类的问题
单选题 NNLM模型的总体架构是什么样的
先编码再解码
先计算一句话的条件概率然后再做特征映射
先解码再编码
输入经过一个特征映射然后计算条件概率分布
单选题 当我们使用共现矩阵做了词向量而导致维度爆炸如何处理
使用SVD降维
使用K-Means
使用KNN处理
不能解决
单选题 例如长文本表示,短文本表示,词表示等都是基于什么的文本表示分类
基于特征
基于粒度
基于表示方法
不确定
多选题 深度学习相比较机器学习而言在下边哪些方面可以由算法自动完成
数据清洗
特征提取
特征选择
模型训练
多选题 在NLP中文本表示的重要性以及为什么要进行文本表示的原因
根本原因是计算机不方便对文本字符串进行处理
便于机器学习
良好的文本表示可以提升算法的效果
无实际意义
多选题 以下的哪个操作可以提升算法的效果
调整学习率
选择合适的算法模型
良好的文本表示
单选题 在NNLM这个模型结构当中,它的输入层应该是什么
one-hot的表示
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