- विवरण :
अनुमानित निकटतम पड़ोसी खोज के लिए शब्द प्रतिनिधित्व (GloVe) एम्बेडिंग के लिए पूर्व-प्रशिक्षित वैश्विक क्षेत्र। इस डेटासेट में दो विभाजन होते हैं:
- 'डेटाबेस': में 1,183,514 डेटा पॉइंट होते हैं, प्रत्येक में विशेषताएं होती हैं: 'एम्बेडिंग' (100 फ़्लोट्स), 'इंडेक्स' (int64), 'पड़ोसी' (खाली सूची)।
- 'परीक्षण': इसमें 10,000 डेटा पॉइंट होते हैं, प्रत्येक में विशेषताएं होती हैं: 'एम्बेडिंग' (100 फ़्लोट्स), 'इंडेक्स' (int64), 'पड़ोसी' (डेटाबेस में निकटतम पड़ोसियों की 'इंडेक्स' और 'दूरी' की सूची। )
स्रोत कोड : tfds.नियरस्ट_पड़ोसी.
tfds.nearest_neighbors.glove_100_angular.Glove100Angular
संस्करण :
-
1.0.0
(डिफ़ॉल्ट): प्रारंभिक रिलीज़।
-
डाउनलोड आकार :
462.93 MiB
डेटासेट का आकार :
567.90 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'database' | 1,183,514 |
'test' | 10,000 |
- फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
'embedding': Tensor(shape=(100,), dtype=float32),
'index': Scalar(shape=(), dtype=int64),
'neighbors': Sequence({
'distance': Scalar(shape=(), dtype=float32),
'index': Scalar(shape=(), dtype=int64),
}),
})
- फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता | कक्षा | आकार | डीटाइप | विवरण |
---|---|---|---|---|
विशेषताएं डिक्ट | ||||
एम्बेडिंग | टेन्सर | (100,) | फ्लोट32 | |
अनुक्रमणिका | अदिश | int64 | विभाजन के भीतर सूचकांक। | |
पड़ोसियों | क्रम | परिकलित पड़ोसी, जो केवल परीक्षण विभाजन के लिए उपलब्ध है। | ||
पड़ोसी / दूरी | अदिश | फ्लोट32 | पड़ोसी की दूरी। | |
पड़ोसियों/index | अदिश | int64 | पड़ोसी सूचकांक। |
पर्यवेक्षित कुंजियाँ (
as_supervised
doc देखें):None
चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।
उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
- उद्धरण :
@inproceedings{pennington2014glove,
author = {Jeffrey Pennington and Richard Socher and Christopher D. Manning},
booktitle = {Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP)},
title = {GloVe: Global Vectors for Word Representation},
year = {2014},
pages = {1532--1543},
url = {http://www.aclweb.org/anthology/D14-1162},
}