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NLP Word2Vec 既存のword2vec埋め込み(グローブやGoogleニュースを含む)は、単語の言語的コンテキストを再構築するように訓練されています。 Word2vecは、単語埋め込みを生成するために使用される関連モデルのグループです。これらのモデルは浅い2層のニュー...NLP,Computer Science Classification
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アラビア語Wikiデータダンプ2018 NLP,Languages,Neural Networks Classification
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トルコ語で書かれたデータを使って、word2vecまたはn-gramモデルを訓練することができます このデータにはトルコ語で書かれた各文書が含まれており、ウィキ文書IDも含まれています。あなたはword2vecまたはn-gramモードを学習することができます。...NLP,Text Data,Text Mining Classification
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Word2vecはウィキペディア上のデータ(単一文字+二文字)を使って訓練し、ユニグラムとバイグラムを捉えます これは単語埋め込みモデルであり、ウィキペディア+様々なソースのコメントから作成されました。フレーズベースの手法(隣接する単語のフレーズ/バイグラムの文脈を考慮しない)からバイグラムを作成するのとは異なり、これ...NLP,Computer Science,Software,Programming,Neural Networks Classification
8.62G 388
webmd.comからの避妊製品のレビュー NLP,Healthcare Classification
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Facebookが公開した300次元の事前学習、Common Crawl上で学習させた200万個の単語ベクトル Facebookによって公開された300次元の事前学習済みFastText英単語ベクトル。ファイルの最初の行には、nu...NLP,Arts and Entertainment Classification
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Warframe Steam スターフレームユーザーレビューデータ このデータはSTEAMからクロールされたもので、2019年4月22日までのデータです。...NLP,Video Games Classification
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スタンフォードGloVe 200dデータセットをword2vec形式のデータに変換する スタンフォードのGloVe 200dデータセットはword2vec形式に変換されていますか...NLP,Computer Science Classification
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ウィキペディアWord2Vec、Apache Spark word2vecは20万件のウィキペディアページでトレーニングされました 私はApache Sparkを使って、20万件の英語版ウィキペディアページから600万以上のフレーズを抽出しました。以下は…のプロセスです。...NLP,Business,Earth and Nature,Text Mining Classification
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0.16M 316
野菜(グーグルWord2Secニュース) 野菜(Google Word2Vecニュース)...NLP,News Classification
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アラビア語ULMFiTモデル、Ar Wikipediaコーパスに基づくアラビア語モデル アラビア語は世界の主要言語であるにもかかわらず、インターネット上では十分に表現されておらず、アラビア語のリソースが不足しています...NLP,Transfer Learning,Languages Classification
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FakeNewsNet 偽ニュース研究データ収集、偽ニュース、虚偽情報、データマイニング これは、アリゾナ州立大学(ASU)における偽ニュース研究のための進行中のデータ収集プロジェクトのリポジトリです。私たちは、FakeNを説明し、比較します...NLP,News,Social Science,Social Networks Classification
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Stack Overflow 2018問題データセット このデータセットでは、StackOverflowの質問を探索し、教師なしアルゴリズムを使ってタグを抽出しようと試み、次に…...NLP,Earth and Nature,Computer Science,Multiclass Classification Classification
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JHU-CROWD++ 大規模な無制約群衆カウントデータセット。4,372枚の画像と151万件のアノテーションを含む包括的なデータセット...Person 2D Box
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AFLW2K3D 2000枚の画像を含むデータセット AFLW2000 - 3Dは2000枚の画像を含むデータセットであり、これらの画像は画像レベルの68点3D顔ランドマークを使用して注釈付けされています。このデータセットは通常、3D顔の評価に使用されます。...Person,Face 3D Keypoints
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