搜题
章节测试答案
学历考试
继续教育
网课答案
网课答案全集
登录
注册
请在
下方输入
要搜索的题目:
搜 索
立 即 搜 题
下面哪一项不属于BERT模型的输入
选项:
A: 词片化的序列向量
B: 词片位置的向量
C: 词性分量
D: 上下句分割向量
不属于
位置
模型
发布时间:
2024-04-11 17:37:30
首页
IT认证
推荐参考答案
(
由 搜题小帮手 官方老师解答 )
联系客服
答案:
以下文字与答案无关
提示:有些试题内容 显示不完整,文字错误 或者 答案显示错误等问题,这是由于我们在扫描录入过程中 机器识别错误导致,人工逐条矫正总有遗漏,所以恳请 广大网友理解。
查看参考答案
相关试题
1.
下面哪一项不属于BERT模型的输入 选项: A: 词片化的序列向量 B: 词片位置的向量 C: 词性分量 D: 上下句分割向量
2.
下面哪一项不属于RT模型的输入 选项: A:词片化的序列向量 B:词片位置的向量 C:词性分量 D:上下句分割向量
3.
题目:什么是Transformer模型中的位置编码(Positional Encoding)? 选项: A: 用于表示序列中单词位置的向量 B: 用于表示单词词性的向量 C: 用于表示单词情感倾向的向量 D: 用于表示单词之间依赖关系的向量
4.
相比于使用 one-hot 向量表示词语,以下哪一项不是词嵌入模型的优点( )。 选项: A、词向量的维度是可以自由设定的 B、词嵌入的实现与使用都更方便 C、训练好的词向量中能够包含更多语义信息 D、词嵌入模型需要运用大规模语料进行训练
5.
下面哪项不是词向量跟传统文档向量(one-hot向量)的不同之处? 选项: A、分量个数更少 B、分量在实数范围内取值 C、分量与单词有一一对应关系 D、分量数值可正可负
6.
下面哪项不是词向量跟传统文档向量(one-hot向量)的不同之处? A: 分量个数更少 B: 分量在实数范围内取值 C: 分量与单词有一一对应关系 D: 分量数值可正可负
7.
bert作为很火的预训练模型,下列说法正确的是? 选项: A:bert base模型的参数量大概是一亿左右 B:bert的输入层是三个向量的叠加 C:使用双向的Transformer D:遮蔽掉了15%的词
8.
在词袋模型中使用单个的单词来构建词向量这样的序列被称为( )。 选项: A:1 B:单元组(unigram)模型 C:列表 D:字典
9.
关于文档的向量表示模型,采用深度学习中的词向量表示模型和传统的单纯基于词频向量表示方法的区别的描述错误的是选项: A:传统文档的表示一般采用词袋BOW模型,表示为高维向量; B:深度学习中的词向量表示模型通常是一种低维度向量; C:深度学习中的词向量表示模型存在的一个突出问题就是“词汇鸿沟”现象; D:传统方法中词向量表示模型存在一个突出问题就是“词汇鸿沟”现象
10.
关于文档的向量表示模型,采用深度学习中的词向量表示模型和传统的单纯基于词频向量表示方法的区别的描述错误的是 选项: A、传统文档的表示一般采用词袋BOW模型,表示为高维向量 B、深度学习中的词向量表示模型通常是一种低维度向量 C、深度学习中的词向量表示模型存在的一个突出问题就是“词汇鸿沟”现象 D、传统方法中词向量表示模型存在一个突出问题就是“词汇鸿沟”现象
11.
关于权向量的说法正确的是 选项:A、权向量的分量可以是任意实数 B、权向量的分量的和等于1 C、权向量的分量的和等于0 D、权向量的分量的平方和等于1
12.
下面对 Word2Vec 描述,不正确的是( )。选项: A:词向量是一种 one-hot 的单词表达形式; B:可以利用某个单词来分别预测该单词的上下文单词,从而训练得到词向量模型; C:词向量是一种分布式的单词表达形式; D:可以根据某个单词的上下文单词来预测该单词,从而训练得到词向量模型
13.
下面对Word2Vec描述不正确的是( )选项: A:可以利用某个单词来分别预测该单词的上下文单词,从而训练得到词向量模型; B:词向量是一种one-hot的单词表达形式; C:词向量是一种分布式的单词表达形式; D:可以根据某个单词的上下文单词来预测该单词,从而训练得到词向量模型
14.
关于权向量的说法正确的是 选项:权向量的分量可以是任意实数|权向量的分量的和等于1|权向量的分量的和等于0|权向量的分量的平方和等于1
15.
下面对Word2Vec描述不正确的是( )? 可以根据某个单词的上下文单词来预测该单词,从而训练得到词向量模型词向量是一种分布式的单词表达形式可以利用某个单词来分别预测该单词的上下文单词,从而训练得到词向量模型词向量是一种one-hot的单词表达形式
16.
下面对Word2Vec描述不正确的是( )? 可以根据某个单词的上下文单词来预测该单词,从而训练得到词向量模型|词向量是一种分布式的单词表达形式|词向量是一种one-hot的单词表达形式|可以利用某个单词来分别预测该单词的上下文单词,从而训练得到词向量模型
17.
词嵌入向量与词向量的One-Hot编码相比,不能反映单词之间的联系和语义关系。 选项: A:正确 B:错误
18.
下列向量集合按向量的加法和数乘运算构成R上一个向量空间的是( )。 选项:A、Rn中,分量满足x1+x2+…+xn=0的所有向量; B、分量是整数的所有向量; C、分量满足x1+x2+…+xn=1的所有向量; D、分量满足x1=1,x2,…,xn可取任意实数的所有向量。
19.
词嵌入向量与词向量的One-Hot编码相比,不能反映单词之间的联系和语义关系。选项: A:正确; B:错误
20.
词嵌入向量与词向量的One-Hot编码相比,更能反映单词之间的联系和语义关系。选项: A:正确; B:错误
21.
我们自己做序列标注的时候,当需要取得词语的词性特征时,可以使用百度自然语言处理平台()。 选项: A、、分词 B、、词向量 C、、命名实体识别 D、、词性标注
22.
在n维向量空间R^n中,分量满足a1=a2=…=an=1的全体向量,可以构成R上的向量空间。选项: A:正确; B:错误
23.
下列向量集合按向量的加法和数乘运算构成R上一个向量空间的是() 选项: A、R^n中,分量满足x1+x2+…+xn=0的所有向量; B、R^n中,分量满足x1+x2+…+xn=1的所有向量; C、R^n中,分量是整数的所有向量; D、R^n中,分量满足x1=1,x2,…,xn可取任意实数的所有向量。
24.
Phong着色模型是关于()的双线性插值 选项: A、法向量 B、位置向量 C、 颜色 D、光强
25.
Phong着色模型是关于()的双线性插值 选项: A:法向量 ; B:位置向量 ; C: 颜色 ; D:光强
用户中心
登录
没有账号?
点我注册
热门标签
单位
收费权
春小麦
上斜
石油管
接受
工艺学
爱国精神
心理品质
抗战胜利
登录 - 搜题小帮手
登录
立即注册
已购买搜题包,但忘记账号密码?
登录即同意
《服务协议》
及
《隐私政策》
注册 - 搜题小帮手
确认注册
立即登录
登录即同意
《服务协议》
及
《隐私政策》
购买搜题卡查看答案
购买前请仔细阅读
《购买须知》
体验
30天体验包
¥
5.99
无赠送,体验一下
查看100次答案
推荐
半年基础包
¥
9.99
畅享300次搜题
查看300次答案
随心用
超值包一年
¥
29.99
超值包,一万次搜题
查看10000次答案
月卡
月卡
¥
19.99
30天无限搜题
查看30天答案
请选择支付方式
已有帐号 点我登陆
微信支付
支付宝扫码
请输入您的手机号码:
点击支付即表示同意并接受了
《服务协议》
和
《购买须知》
填写手机号码系统自动为您注册
立即支付
我们不保证100%有您要找的试题及正确答案!请确保接受后再支付!
联系客服
找回账号密码
微信支付
订单号:
1111
遇到问题请
联系客服
恭喜您,购买搜题卡成功
系统为您生成的账号密码如下:
账号
密码
重要提示:
请勿将账号共享给其他人使用,违者账号将被封禁。
保存账号查看答案
请不要关闭本页面,支付完成后请点击【支付完成】按钮
支付完成
取消支付
遇到问题请联系
在线客服