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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
发布时间:
2024-06-20 22:45:39
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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
2.
与one-hot的单词表达不同,在词向量模型中,单词和单词之间的共现关系被忽略了。? 正确错误
3.
与one-hot的单词表达不同,在词向量模型中,单词和单词之间的共现关系被忽略了。选项: A:正确; B:错误
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.
One-hot向量可以刻画词与词之间的相似性( ) 选项: A、对 B、错
6.
下面对Word2Vec描述不正确的是( )选项: A: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; 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one-hot的单词表达形式; D:词向量是一种分布式的单词表达形式
7.
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
8.
One-hot独热编码有哪些特点? 选项: A:特征稠密 B:特征稀疏 C:词之间相互独立,没有顺序关系 D:不能表征词与词之间的关系,one-hot之间正交
9.
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
10.
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
11.
word2vec的词向量是静态的,而BERT的词向量是动态的 选项: A:正确 B:错误
12.
词袋模型中的文本向量每个元素表示该词的( )o 选项: A:频率 B:顺序 C:含义 D:语义关系
13.
18. 词袋模型中的文本向量每个元素表示该词的( )。 选项: A:频率 B:顺序 C:含义 D:语义关系
14.
语言模型word2Vec有什么优劣势 选项: A:编码的词向量中不包含语义信息 B:是一种有监督的训练方式 C:无法处理一词多意问题 D:不确定
15.
词袋模型中的文本向量每个元素表示该词的( )o 选项: A:A.频率 B:B.顺序 C:C.含义 D:D.语义关系
16.
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
17.
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
18.
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:l 元组( l-grm) B:单元组( unigrm) 模型 C:11]表 D:字典
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