Cuestionario vinculado a una guía · Medio Nivel

Prueba de vectores globales GloVe

Revise cómo GloVe aprende de los recuentos de coocurrencia global, los índices de probabilidad, la regresión ponderada y la estructura vectorial de las relaciones lingüísticas.

Rutas de guía relacionadasVectores globales del guante
Pregunta 1 de 8

¿Qué estructura de datos central construye GloVe a partir del corpus?

Vista previa de cada pregunta8 preguntas

Las respuestas y explicaciones aparecen a medida que realiza el cuestionario.

  1. ¿Qué estructura de datos central construye GloVe a partir del corpus?
    • Una matriz global de conteo de co-ocurrencia palabra-palabra
    • Un árbol de análisis para cada frase.
    • Una lista de etiquetas de partes del discurso.
    • Una tabla de frecuencia a nivel de caracteres.
  2. Según GloVe, ¿qué se entrena para aproximar el producto escalar de dos vectores de palabras?
    • El recuento bruto de coocurrencia
    • El logaritmo de su recuento de coocurrencia.
    • El número de letras que comparten.
    • Su distancia alfabética
  3. ¿Qué cantidad clave, según GloVe, tiene un significado semántico?
    • El tamaño total del corpus
    • La longitud de cada palabra.
    • Ratios de probabilidades de coocurrencia
    • El orden de aparición de las palabras en el diccionario.
  4. ¿Cuál es el propósito de la función de ponderación f (X_ij) de GloVe?
    • Para traducir palabras entre idiomas
    • Para mezclar aleatoriamente los datos de entrenamiento
    • Para convertir vectores en codificaciones one-hot
    • Para limitar la influencia de pares muy frecuentes e ignorar los recuentos de cero
  5. ¿Dónde y cuándo se desarrolló GloVe?
    • Stanford, 2014
    • Google, 2013
    • MIT, 2010
    • IA de Facebook, 2016
  6. ¿En qué se diferencia fundamentalmente el enfoque de formación de GloVe del de Word2Vec?
    • GloVe no utiliza ningún vector
    • GloVe factoriza una matriz de conteo global precalculada en lugar de predecir desde ventanas locales en línea
    • GloVe solo funciona en una sola oración
    • GloVe requiere datos de entrenamiento etiquetados
  7. What type of word relationship can a difference between GloVe vectors represent?
    • The chronological order of sentences in the corpus
    • The exact frequency count of every word in isolation
    • A relation shared by word pairs, such as the relation between country and capital
    • The punctuation pattern used by a document author
  8. In a vector analogy a:b::c:?, what operation can be used to search for the missing word with GloVe vectors?
    • Find the word with the longest spelling
    • Sort words by corpus count and choose the median
    • Add all context-window vectors without comparing candidates
    • Find the vector nearest to b − a + c