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为什么词向量模型在不断更新
为什么
向量
不断更新
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2024-04-24 15:02:13
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1.
关于文档的向量表示模型,采用深度学习中的词向量表示模型和传统的单纯基于词频向量表示方法的区别的描述错误的是选项: A:传统文档的表示一般采用词袋BOW模型,表示为高维向量; B:深度学习中的词向量表示模型通常是一种低维度向量; C:深度学习中的词向量表示模型存在的一个突出问题就是“词汇鸿沟”现象; D:传统方法中词向量表示模型存在一个突出问题就是“词汇鸿沟”现象
2.
下面哪一项不属于BERT模型的输入 选项: A: 词片化的序列向量 B: 词片位置的向量 C: 词性分量 D: 上下句分割向量
3.
在词袋模型中使用单个的单词来构建词向量这样的序列被称为() 选项: A:l 元组( l-grm) B:单元组( unigrm) 模型 C:11]表 D:字典
4.
中国大学MOOC: 关于文档的向量表示模型,采用深度学习中的词向量表示模型和传统的单纯基于词频向量表示方法的区别的描述错误的是
5.
BERT是一个典型的双向编码模型,输入端文本表示包含了词向量表示、句分向量表示和___向量表示。
6.
在词袋模型中使用单个的单词来构建词向量这样的序列被称为(大 选项: A:1元组〔1-gram B:单元组《unigram)模型 C:列表 D:字共
7.
词袋模型(Bag-of-words model)是个在自然语言处理和信息检索(IR)下被简化的表达模型。以下关于词袋模型的说法错误的是? 选项: A:该模型将词编码为独热向量(One-hot Vector) B:这种建模方式忽略了词之间的内在联系 C:这种建模方式丢失了词的顺序信息 D:词袋模型属于词嵌入模型的一种
8.
词袋模型(Bag-of-words model)是个在自然语言处理和信息检索(IR)下辈简化的表达模型,以下关于词袋模型的说法错误的是? 选项: A:该模型将词编码为独热向量(One-hot Vector) B:这种建模方式忽略了词之间的内在联系 C:这种建模方式丢失了词的顺序信息 D:词袋模型属于词嵌入模型的一种
9.
下面对Word2Vec描述不正确的是( )? 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词向量是一种分布式的单词表达形式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词向量是一种one-hot的单词表达形式
10.
与one-hot的单词表达不同,在词向量模型中,单词和单词之间的共现关系被忽略了。
11.
下面有关向量空间模型(VSM)的描述中,错误的是哪个? 选项: A:基于向量的文本相似度计算中,除了内积外,还可以用夹角余弦等方法 B:以向量来表示文档后,两者的夹角余弦值越小说明相似度越高 C:文本特征词的向量权重可通过TF-IDF实现,从而保留文本词序结构信息 D:在向量空间模型中,当有新文档加入时,需要重新计算特征词的权重
12.
下面有关向量空间模型(VSM)的描述中,错误的是哪个? 选项: A:文本特征词的向量权重可通过TF-IDF实现,从而保留文本词序结构信息 B:基于向量的文本相似度计算中,除了内积外,还可以用夹角余弦等方法 C:以向量来表示文档后,两者的夹角余弦值越小说明相似度越高 D:在向量空间模型中,当有新文档加入时,需要重新计算特征词的权重
13.
与one-hot的单词表达不同,在词向量模型中,单词和单词之间的共现关系被忽略了。? 正确错误
14.
与one-hot的单词表达不同,在词向量模型中,单词和单词之间的共现关系被忽略了。? 正确错误
15.
与one-hot的单词表达不同,在词向量模型中,单词和单词之间的共现关系被忽略了。 选项: A:正确; B:错误
16.
与one-hot的单词表达不同,在词向量模型中,单词和单词之间的共现关系被忽略了。 选项: A、正确 B、错误
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