ガイド連動クイズ · 中 レベル

GloVe グローバル ベクトル クイズ

GloVe がグローバルな共起数、確率比、加重回帰、および言語関係のベクトル構造からどのように学習するかを確認します。

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質問 1 の 8

GloVe はコーパスからどのようなコア データ構造を構築しますか?

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クイズに答えると、答えと解説が表示されます。

  1. GloVe はコーパスからどのようなコア データ構造を構築しますか?
    • グローバルな単語間の共起数マトリックス
    • すべての文に対する解析ツリー
    • 品詞タグのリスト
    • 文字レベルの頻度表
  2. GloVe によると、2 つの単語ベクトルの内積は、何を近似するようにトレーニングされますか?
    • 生の共起数
    • 共起数の対数
    • 彼らが共有する手紙の数
    • アルファベット順の距離
  3. GloVe は、どのような重要な量が意味論的な意味を持っていると主張していますか?
    • コーパスの合計サイズ
    • 各単語の長さ
    • 共起確率の比率
    • 辞書に載っている単語の順番
  4. GloVe の重み関数 f(X_ij) の目的は何ですか?
    • 言語間で単語を翻訳するには
    • トレーニング データをランダムにシャッフルするには
    • ベクトルをワンホットエンコーディングに変換するには
    • 非常に頻繁なペアの影響を制限し、ゼロ カウントを無視するには
  5. GloVe はいつどこで開発されましたか?
    • スタンフォード、2014 年
    • Google、2013
    • マサチューセッツ工科大学、2010 年
    • フェイスブックAI、2016年
  6. GloVe のトレーニング アプローチは Word2Vec のトレーニング アプローチと根本的にどのように異なりますか?
    • GloVe はベクターをまったく使用しません
    • GloVe は、オンラインのローカル ウィンドウから予測するのではなく、事前に計算されたグローバル数行列を因数分解します。
    • GloVe は単一の文に対してのみ機能します
    • GloVe にはラベル付きトレーニング データが必要です
  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