Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
センス2ベクトル（Sence2vec）の単語埋め込みモデルは、単語の文脈情報を利用するため、ワード2ベクトル（word2vec）よりも優れた性能を発揮します。
このレディットベクトルデータセットは、センス2ベクトルモデルの学習に使用されます。
センス2ベクトルの背後にあるアイデアは非常にシンプルです。もし、「duck」（水鳥）と「duck」（しゃがむ）が異なる概念であるという問題がある場合、直截的な解決策は、「duckN」と「duckV」という2つのエントリを用意することです。トラスクら（2015年）は、このアイデアがうまく機能することを示す一連の良い実験を発表しています。
このモデルは、単語に動詞、名詞、形容詞などの品詞タグを付与し、それを使って文脈を理解します。
チケットを予約[動詞]してください。
本[名詞]を読んでください。
こちらとこちらで詳細を読むことができます。
内容
これは、レディットのコメントから作成されたレディットベクトルのコーパスです。（2015年のすべてのコメントを使って学習されました。）
謝辞
これは、エクスプロージョン・エイアイ（Explosion.ai）社の製品であるSpaCyライブラリとともに公開されています。
私は以下のURLからデータセットをダウンロードしました。
https://github.com/explosion/sense2vec/releases
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