多通道反向字典模型

方法

将单词的definition embedding输入Bi-LSTM模型,经过处理得到5个分数并加权求和得到最终的置信分数

最后对分数向量进行降序排序,得到word rank
代码实现
_, indices = torch.sort(score, descending=True)

辅助信息

这是AAAI 2020的论文,作者尚未提供附录

相关推荐
慕婉03072 分钟前
神经网络过拟合处理:原理与实践
深度学习·神经网络·机器学习
伊织code12 分钟前
OpenCV 官翻 1 -介绍、安装、功能概览、核心操作
人工智能·opencv·计算机视觉·图像·直线·曲线·功能
jinchaofsa22 分钟前
如何在 Cursor 中继续使用 Claude
人工智能·程序员
胖墩会武术23 分钟前
后训练(Post-training)语言模型
人工智能·语言模型·自然语言处理
新加坡内哥谈技术27 分钟前
OpenAI开发的一款实验性大型语言模型(LLM),在2025年国际数学奥林匹克竞赛(IMO)中达到了金牌水平
人工智能·语言模型·自然语言处理
是瑶瑶子啦1 小时前
【AI前沿】英伟达CEO黄仁勋ComputeX演讲2025|Token是AI时代的“新货币”
人工智能
七元权1 小时前
论文阅读 - FastInst
论文阅读·深度学习·计算机视觉·实例分割·fastinst
m0_743106461 小时前
【论文笔记】OccluGaussian解决大场景重建中的区域遮挡问题
论文阅读·人工智能·计算机视觉·3d·几何学
啊哈哈哈哈哈啊哈哈1 小时前
G7打卡——Semi-Supervised GAN
人工智能·神经网络·生成对抗网络
ConardLi1 小时前
爆改最近超火的 Gemini CLI,让其支持自定义大模型 + 代码引入!
前端·人工智能·后端