It turns out that for the semantic similarity task, word2vec skip-gram dịch - It turns out that for the semantic similarity task, word2vec skip-gram Việt làm thế nào để nói

It turns out that for the semantic

It turns out that for the semantic similarity task, word2vec skip-gram model is significantly better (i.e., correlation is higher corresponding to skipgram word vectors) than word2vec-CBOW (pvalue: 0.01) and GloVe (p-value: 0.0007) models. On the other hand correlation in skip-gram model is not found significantly higher than the correlations in the other two models for the semantic relatedness task. The above observation is made for the 200 dimensional vectors. But we can not say the same for results obtained by lower dimensional vectors. For example, in case of 25-dimensional vectors, correlation obtained by skip-gram model is significantly higher than that obtained by GloVe model for both tasks
0/5000
Từ: -
Sang: -
Kết quả (Việt) 1: [Sao chép]
Sao chép!
Nó chỉ ra rằng đối với nhiệm vụ tương tự ngữ nghĩa, word2vec bỏ qua-gam mô hình là tốt hơn đáng kể (tức là, tương quan là cao tương ứng với skipgram từ vectơ) hơn word2vec-CBOW (pvalue: 0,01) và găng tay (p-giá trị: 0,0007) mô hình. Mặt khác tương quan trong mô hình bỏ qua-gam không có cao hơn các mối tương quan đáng kể trong hai mô hình khác cho nhiệm vụ ngữ nghĩa relatedness. Các quan sát ở trên được thực hiện cho các vectơ chiều 200. Nhưng chúng tôi không thể nói tương tự cho kết quả thu được bằng cách thấp hơn chiều vectơ. Ví dụ, trong trường hợp chiều 25 vectơ, tương quan thu được bằng cách bỏ qua-gam mô hình là đáng kể cao hơn thu được bằng tay mô hình cho cả hai nhiệm vụ
đang được dịch, vui lòng đợi..
Kết quả (Việt) 2:[Sao chép]
Sao chép!
Nó chỉ ra rằng nhiệm vụ tương đồng ngữ nghĩa, word2vec skip-gram mô hình là tốt hơn đáng kể (tức là, tương quan cao hơn tương ứng để skipgram vectơ từ) hơn word2vec-CBOW (pvalue: 0,01) và găng tay (p-value: 0,0007) mô hình. Trên sự tương quan Mặt khác trong mô hình skip-gram là không tìm thấy cao hơn so với tương quan trong hai mô hình khác cho các công việc gì liên quan ngữ nghĩa đáng kể. Các quan sát trên được thực hiện cho các vectơ 200 chiều. Nhưng chúng ta không thể nói tương tự cho các kết quả thu được bằng vectơ chiều thấp hơn. Ví dụ, trong trường hợp của vectơ 25 chiều, tương quan thu được từ mô hình skip-gram là cao hơn so với mô hình thu được bằng găng tay cho cả hai nhiệm vụ có ý nghĩa
đang được dịch, vui lòng đợi..
 
Các ngôn ngữ khác
Hỗ trợ công cụ dịch thuật: Albania, Amharic, Anh, Armenia, Azerbaijan, Ba Lan, Ba Tư, Bantu, Basque, Belarus, Bengal, Bosnia, Bulgaria, Bồ Đào Nha, Catalan, Cebuano, Chichewa, Corsi, Creole (Haiti), Croatia, Do Thái, Estonia, Filipino, Frisia, Gael Scotland, Galicia, George, Gujarat, Hausa, Hawaii, Hindi, Hmong, Hungary, Hy Lạp, Hà Lan, Hà Lan (Nam Phi), Hàn, Iceland, Igbo, Ireland, Java, Kannada, Kazakh, Khmer, Kinyarwanda, Klingon, Kurd, Kyrgyz, Latinh, Latvia, Litva, Luxembourg, Lào, Macedonia, Malagasy, Malayalam, Malta, Maori, Marathi, Myanmar, Mã Lai, Mông Cổ, Na Uy, Nepal, Nga, Nhật, Odia (Oriya), Pashto, Pháp, Phát hiện ngôn ngữ, Phần Lan, Punjab, Quốc tế ngữ, Rumani, Samoa, Serbia, Sesotho, Shona, Sindhi, Sinhala, Slovak, Slovenia, Somali, Sunda, Swahili, Séc, Tajik, Tamil, Tatar, Telugu, Thái, Thổ Nhĩ Kỳ, Thụy Điển, Tiếng Indonesia, Tiếng Ý, Trung, Trung (Phồn thể), Turkmen, Tây Ban Nha, Ukraina, Urdu, Uyghur, Uzbek, Việt, Xứ Wales, Yiddish, Yoruba, Zulu, Đan Mạch, Đức, Ả Rập, dịch ngôn ngữ.

Copyright ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: