好的,以下是关于word2vec的知识点出4道较难的多选题和两道判断题,并附上参考答案:
- 多选题: a. Word2Vec模型是一种用于学习单词表示的: i. 无监督学习算法 ii. 监督学习算法 iii. 半监督学习算法 iv. 强化学习算法 b. Word2Vec模型中CBOW和Skip-gram是两种不同的: i. 目标函数 ii. 网络结构 iii. 优化算法 iv. 数据预处理方法
参考答案:1.a.i 2.b.ii
- 多选题: a. 在Word2Vec中,负采样(negative sampling)是一种用于解决什么问题的技术? i. 计算效率问题 ii. 模型过拟合问题 iii. 数据稀疏性问题 iv. 梯度消失问题
b.Word2Vec模型中,字典大小为V,窗口大小为W,每个训练样本有C个上下文单词。在CBOW模型中,每个训练样本共涉及到了多少个单词?
i. C+1
ii.W+C+1
iii.W*C+1
iv.V*(W+C)+1
参考答案:1.a.i 2.b.ii
- 判断题: a. Word2Vec模型可以用于计算单词之间的相似度。
参考答案:正确
- 判断题: a. Word2Vec模型通过将单词表示为高维空间中的向量,使得具有相似语义的单词在向量空间中距离较远。
参考答案:错误
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