guanto100_angolare

• Descrizione :

Integrazioni di vettori globali pre-addestrati per la rappresentazione di parole (GloVe) per la ricerca del vicino più vicino approssimativo. Questo set di dati è costituito da due suddivisioni:

1. 'database': è composto da 1.183.514 punti dati, ognuno ha caratteristiche: 'incorporamento' (100 float), 'indice' (int64), 'vicini' (lista vuota).
2. 'test': è composto da 10.000 punti dati, ognuno ha caratteristiche: 'incorporamento' (100 float), 'indice' (int64), 'vicini' (elenco di 'indice' e 'distanza' dei vicini più vicini nel database. )

• Pagina iniziale : https://nlp.stanford.edu/projects/glove/

• Codice sorgente : tfds.nearest_neighbors.glove_100_angular.Glove100Angular

• Versioni :

  • 1.0.0 (impostazione predefinita): versione iniziale.

• Dimensione del download : 462.93 MiB

• Dimensione del set di dati: 567.90 MiB

• Cache automatica ( documentazione ): No

• Divisioni :

Diviso	Esempi
'database'	1.183.514
'test'	10.000

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'embedding': Tensor(shape=(100,), dtype=float32),
    'index': Scalar(shape=(), dtype=int64),
    'neighbors': Sequence({
        'distance': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'index': Scalar(shape=(), dtype=int64),
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
incorporamento	Tensore	(100,)	galleggiante32
indice	Scalare		int64	Indice all'interno della divisione.
vicinato	Sequenza			I vicini calcolati, che è disponibile solo per la suddivisione del test.
vicini/distanza	Scalare		galleggiante32	Distanza del vicino.
vicini/indice	Scalare		int64	Indice di vicinato.

• Chiavi supervisionate (Vedi as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

• Citazione :

@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},
}