引导式测验 · 中等 等级

GloVe 全球向量测验

回顾 GloVe 如何从全局共现计数、概率比、加权回归和语言关系向量结构中学习。

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问题 1 的 8

GloVe 从语料库中构建了什么核心数据结构？

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当您参加测验时，就会出现答案和解释。

  1. GloVe 从语料库中构建了什么核心数据结构？
    • 全局词词共现计数矩阵
    • 每个句子都有一个解析树
    • 词性标签列表
    • 字符级频率表
  2. 根据 GloVe 的说法，两个词向量的点积被训练成近似值？
    • 原始共现计数
    • 它们的共现次数的对数
    • 他们共享的字母数量
    • 他们的字母距离
  3. GloVe 认为哪些关键量具有语义意义？
    • 语料库总大小
    • 每个单词的长度
    • 共现概率比
    • 单词在词典中出现的顺序
  4. GloVe 的加权函数 f(X_ij) 的用途是什么？
    • 在语言之间翻译单词
    • 随机打乱训练数据
    • 将向量转换为 one-hot 编码
    • 限制非常频繁的对的影响并忽略零计数
  5. GloVe 是在何时何地开发的？
    • 斯坦福大学，2014
    • Google，2013
    • 麻省理工学院，2010
    • Facebook 人工智能，2016
  6. GloVe 的训练方法与 Word2Vec 的训练方法有何根本不同？
    • GloVe 根本不使用向量
    • GloVe 对预先计算的全局计数矩阵进行因式分解，而不是从本地窗口在线预测
    • GloVe 仅适用于单个句子
    • GloVe 需要标记的训练数据
  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