เรานำเสนอรูปแบบเวกเตอร์พื้นที่ที่เรียนรู้คำ
การแสดง captuing ข้อมูลความหมายและความเชื่อมั่น
รูปแบบของความน่าจะเป็นรากฐาน
ให้เหตุผลเทคนิคในเชิงทฤษฎีสำหรับคำ
การปฐมนิเทศเวกเตอร์เป็นอีกทางเลือกหนึ่งที่ครอบงำ
จำนวนเมทริกซ์ที่ใช้เทคนิค
ใช้กันทั่วไป รูปแบบของเราคือ parametrized เป็น a
log-bilinear model หลังจากความสำเร็จล่าสุดในการใช้
เทคนิคที่คล้ายกันสำหรับรูปแบบภาษา (Bengio
et al., 2003; Collobert และ Weston, 2008; Mnih และ
Hinton, 2007) และเกี่ยวข้องกับความเป็นไปได้ที่แฝงอยู่
(Blei et al., 2003; Steyvers และ Griffiths,
2006) เรา parametrize ส่วนประกอบเฉพาะ
ของแบบจำลองของเราในลักษณะที่มีวัตถุประสงค์เพื่อจับภาพคำ
แทนที่จะเป็นหัวข้อที่แฝงอยู่ ในการทดลองของเรา,
วิธีการของเราทำดีกว่า LDA,
ซึ่งแสดงหัวข้อที่แฝงไว้โดยตรง
เราได้ขยายโมเดลที่ไม่ได้รับการยกเว้นเพื่อรวมเอาไว้
ข้อมูลความเชื่อมั่นและแสดงให้เห็นวิธีการนี้
แบบขยายสามารถใช้ประโยชน์จากความอุดมสมบูรณ์ของ
ความเชื่อมั่นข้อความที่มีข้อความออนไลน์เพื่อให้ผลผลิต
คำที่ใช้ในการจับภาพความรู้สึก เว็บแนะนำ http://www.siamflix.club
และความสัมพันธ์เชิงความหมาย เราแสดงให้เห็นถึงประโยชน์
ของการรับรองดังกล่าวในสองงานของความเชื่อมั่น
การจัดกลุ่มโดยใช้ชุดข้อมูลที่มีอยู่ด้วย
เป็นขนาดใหญ่ที่เราปล่อยให้เป็นประโยชน์สำหรับการวิจัยในอนาคต
งานเหล่านี้เกี่ยวข้องกับข้อมูลความรู้สึกค่อนข้างง่าย,
แต่รูปแบบมีความยืดหยุ่นสูงในเรื่องนี้
คำนึงถึง; มันสามารถใช้ในการกำหนดลักษณะที่หลากหลาย
ของคำอธิบายประกอบดังนั้นจึงใช้กันอย่างแพร่หลายใน
พื้นที่การเติบโตของการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นและการค้นคืน
| 
สมาชิกทั้งหมด 4 คน
สมาชิกที่กำลังออนไลน์ 0 คน
.png)