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matlab的egde源代码-emf:单词嵌入已被取消:显式矩阵分解
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2021-05-22
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matlab的egde源代码单词嵌入已被取消:显式矩阵分解 介绍 我们编写matlab代码来训练最初由著名的NLP工具箱word2vec ()提供的跳过语法否定采样(SGNS)。 我们的目标函数等效于SGNS,但是,我们以另一种方式设计算法。 您可以将我们的代码(w2vsbd.m)作为SGNS的matlab实现,这非常简单。 此外,我们提供了一个受监督的显式矩阵分解(w2vsbdsup.m),它将通过监督来提高性能。 用法 从下载数据集“ enwik9.zip” 解压缩“ enwik9.zip”并获取“ enwik9”,然后将其放在文件夹“ ./data/”中 在matlab中运行run_emf.m文件,您将获得本文的第一个实验的结果 在matlab中运行run_semf.m文件,您将获得本文第二个实验的结果 请参阅我们的paper()和代码 我们的实验环境(要求) 红帽企业Linux服务器版本6.2(64x) Perl 5.10 gcc 4.4.5 Matlab R2011a 细节 我们采用word2vec从生成共现矩阵,而我们的算法仅基于共现矩阵。 我们的算法是批处理模式交替最小化
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emf-master.zip (32个子文件)
emf-master
explicit_loaddict.m 458B
txtq2matq.m 530B
accuracy_cos.m 1KB
accuracy_cos_selected.m 2KB
data
q-words.txt 590KB
run_semf.m 4KB
preprocessing 2KB
w2vsbd.m 3KB
run_emf.m 4KB
preprocess.sh 37B
w2vsetup.m 431B
word2vec
README.txt 1KB
demo-classes.sh 358B
word2vec.c 28KB
demo-word-accuracy.sh 420B
distance.c 4KB
demo-train-big-model-v1.sh 5KB
demo-analogy.sh 631B
word2phrase.c 9KB
LICENSE 11KB
demo-phrase-accuracy.sh 885B
word2vec 74KB
makefile 308B
word-analogy.c 5KB
compute-accuracy.c 5KB
demo-word.sh 389B
demo-phrases.sh 853B
explicit_index.m 180B
get_question_id.m 946B
w2vsbdsup.m 5KB
README.md 2KB
load_question.m 314B
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