MrChen

关于词向量和字向量的问题

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作者你好,我感觉对于中文来说,用词向量效果并不是那么好,我改成了用字向量后,效果比词向量好很多。

如果要对相似度进行批量的对比，效率比较低。应该用哪个方法？

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如果要对相似度进行批量的对比，效率比较低。应该用哪个方法？

我的文本有将近2千个字来做多标签。用bert实际吗

Traceback (most recent call last): File "demo.py", line 10, in from nms import get_boxes File "/media/chen/软件/DeepCode/E2E-MLT/nms/__init__.py", line 8, in raise RuntimeError('Cannot compile nms: {}'.format(BASE_DIR)) RuntimeError: Cannot compile nms: /media/chen/软件/DeepCode/E2E-MLT/nms 这个感觉是要编译里面的文件无法编译

数据缺失

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在text_generator和text_generator_raw缺少了训练数据

关于multi_label_classifier的问题

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我运行的时候训练的时候准确率都还是不错的。在验证的时候就会越来越差。是否过拟合了呢?

作者你好 。我用bert的时候,我看到他的官方代码最大的长度是512 用于大文本的时候 例如超过512 效果是不是马上就会变差的了?

阅读理解等项目大概什么时候会更新呢 期待着