글러브 다운로드

세탁 라인 아이콘 세트입니다. 세탁기, 장갑, 티셔츠, 옷걸이 등. 의료 라텍스 장갑에 회색 나무 판자 손에 빨간색과 검은 색 제목 훈련 장갑의 쌍. 손은 심장 모양을 형성한다. . 남자와 여자를 구별하는 데 필요한 뉘앙스를 정량적 방식으로 포착하기 위해서는 모델이 단일 숫자 이상을 단어 쌍에 연결하는 것이 필요합니다. 확대된 판별 숫자 집합에 대한 자연적이고 간단한 후보는 두 단어 벡터 간의 벡터 차이입니다. GloVe는 이러한 벡터 차이가 두 단어의 병치에 의해 지정된 의미를 가능한 한 많이 캡처하도록 설계되었습니다. 흰색과 파란색 경기장에서 혼합 무술을하고 두 사람. 남자는 낮동안 빨간색과 검은 색 할리 데이비슨 오토바이에 앉아있다. 남자와 여자를 구별하는 기본 개념, 즉 성별이나 성별은 왕과 여왕 또는 형제 자매와 같은 다양한 다른 단어 쌍에 의해 동등하게 지정될 수 있습니다.

이 관측을 수학적으로 말하려면, 우리는 벡터 차이 남자 – 여자, 왕 – 여왕, 형제 – 자매가 모두 거의 동일 할 수 있음을 기대할 수 있습니다. 위의 시각화 집합에서 이 속성 및 기타 흥미로운 패턴을 관찰할 수 있습니다. 두 단어 벡터 사이의 유클리드 거리(또는 코신 유사성)는 해당 단어의 언어 적 또는 의미적 유사성을 측정하는 효과적인 방법을 제공한다. 때때로, 이 통계에 따르면 가장 가까운 이웃은 평균적인 인간의 어휘 밖에 있는 희귀하지만 관련성이 있는 단어를 드러냅니다. 예를 들어, 다음은 대상 단어 개구리에 가장 가까운 단어입니다: 요리 도구 아이콘. 부엌 팬 숟가락과 포크 규모 벡터 얇은 기호 격리 에 대한 장갑 가정용 세트를 요리 아무 일이 발생하지 않으면, GitHub 바탕 화면을 다운로드하고 다시 시도하십시오. 스탠포드nlp /GloVe에서 새로운 릴리스에 대한 알림을 원하십니까? 스포츠 피규어를 가진 아름다운 소녀는 어두운 위에 서서 카메라를 위해 포즈를 취합니다. . 제프리 페닝턴, 리처드 소처, 크리스토퍼 디 매닝.

2014. GloVe: 단어 표현을 위한 전역 벡터. [pdf] 【 턱받이 】 위의 웹 데이터 집합이 최종 사용 사례의 의미 체계와 일치하지 않으면 사용자 고유의 코퍼스에서 단어 벡터를 학습할 수 있습니다. . GitHub: 글로브는 GitHub에 있습니다. 버그 보고서 및 패치의 경우 GitHub 문제 및 끌어오기 요청 기능을 사용하는 것이 가장 좋습니다. 주파수라는 단어가 증가함에 따라 수평 대역이 더 두드러집니다. 실제로, 단어 주파수의 함수로 눈에 띄는 장거리 추세가 있다, 그리고 그들은 언어 기원을 가질 가능성이.

이 기능은 GloVe에만 국한되지 않습니다 – 사실,이 문제를 피하는 단어 벡터 학습에 대한 모델을 알지 못합니다. 구글 그룹: 구글 그룹 글로벌 벡터는 GloVe에 대한 질문과 일반 토론에 사용할 수 있습니다. 체육관에서 연습 하는 티셔츠에 남성 복서의 흰색 하의를 입고 남자와 권투를 보고 사람들의 그레이 스케일 사진, 얼음-가스보다 고체와 더 자주 발생, 반면 증기 는 고체보다 가스와 더 자주 발생. 두 단어 모두 공유 속성 물과 자주 함께 발생하며, 두 단어 모두 관련없는 단어 패션과 자주 함께 발생합니다. 확률의 비율에서만 물과 패션과 같은 비차별적인 단어의 노이즈가 취소되므로 큰 값(1보다 훨씬 큰 값)은 얼음과 관련된 특성과 잘 연관되고 작은 값(1보다 훨씬 작음)은 증기와 관련된 특성과 잘 연관됩니다. 이러한 방식으로 확률의 비율은 열역학적 위상의 추상적 개념과 관련된 일부 원유 형태의 의미를 인코딩합니다. GloVe의 교육 목표는 도트 생성물이 단어의 동사 확률의 로거와 같도록 단어 벡터를 배우는 것입니다. 비율의 로그가 로그의 차이와 같다는 사실 때문에, 이 객관적인 연관 (로그오브) 비율의 공동 발생 확률과 단어 벡터 공간의 벡터 차이. 이러한 비율은 어떤 형태의 의미를 인코딩할 수 있기 때문에 이 정보는 벡터 차이로도 인코딩됩니다.