基于char-cnn的韩语单词嵌入
kor2vec的Python项目详细描述
35；kor2verc[CircleCI]（https：//circleci.com/gh/kor2ver2ver2ver2verc.svg？style=svg）]（https：///circleci.i.com/gh/kr2verc/kuc/kor2verc）<<<<
<<<<<
><<<<<
>><<<<<<<<<<<
>>><<<
<><<
><<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<>>>>>>>>>>>>>>“br//>；Requirments：` tqdm ` ` numpy ` and support ` torch>；` 0.4.0 ` br/>` br ` br ` ` ` introductor ` ` ` ` ` ` ` ` ` br ` ` ` ` ` ` ` gt ` gt ` ` gt ` gt ` gt ` br `有.因此可以制作出词尾（龙言），名词+调查等等多种形态的《br/>单词组合。在使用韩语的立场上，虽然是非常方便的特性，但是要用Embr/ding的NLP开发者，无论什么时候都是最重要的问题。《br/》所以用“konlpy”或“sentence pice piece”来使用韩国语为最重要的问题点。《br/`以br `为单位的“br/`所以“br”。学习Emding，解决了教学语的问题。
但是这个方法存在三大问题。
所有的inference，training过程中，tokenizer要粘贴，引起瓶颈现象。在tokenization过程中失去意义的情况很多（错误的tokenization）
3。不可能将所有单词和文章的cover cover不可能（必可能出现OOOV问题）<<<《br><<<<<
<<<
>>><<<<<<
>>>>>>>>>>>>>><<<<<<<<<<<<<<<<<<可能可能可能可能出现一文件文件文件文件文件文件文件文件文件文件文件文件文件文件>>>><<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<>—>—><<<<<<<<<<<<<<<<<<<
><
>>>br>br/>` br ` br ` br ` br ` br/>` br>` br ` br>>` br/` br/` br ` brKor2Vec.load（“““…/model/pat“”>《br>《br>《br////>《br/papatt>《br/br&>>>>>>《bbr>>>>>>>>>>《br很高兴见到你，numpy=True）
/>input=kor2vec.to（&seqs（“你好我叫poro”、“见到你很高兴”、“seq&len=br/br（&br&br（>>>>>（&kord（&kord（（//>///>>//&kord/////（/>>>/（（//>//（《br>>《br><<<<<<<<
>><<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>><<<<<<<<<<<<<<<<<<<
<<<<
<<<<
>>>>>>>>><<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>><<
<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
>>>><<<<<<<<<<<<<<>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>><<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<4.快快快快快快快快快快快快快快快快快快快快快快快快快快快快快快快快快快快快快快快快快快快快快快<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
>；>；gt；gt；tensor（batch/////>size，seq，char&seq本（x，xc）=（x（x）（x）（x）（x）（x）片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
<<<<<
><<<<<
>><<<<<<<<<<<
>>>
><<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
但是这个方法存在三大问题。
所有的inference，training过程中，tokenizer要粘贴，引起瓶颈现象。在tokenization过程中失去意义的情况很多（错误的tokenization）
3。不可能将所有单词和文章的cover cover不可能（必可能出现OOOV问题）<<<《br><<<<<
<<<
>>><<<<<<
>>>>>>>>>>>>>><<<<<<<<<<<<<<<<<<可能可能可能可能出现一文件文件文件文件文件文件文件文件文件文件文件文件文件文件>>>><<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
><
>>>br>br/>` br ` br ` br ` br ` br/>` br>` br ` br>>` br/` br/` br ` brKor2Vec.load（“““…/model/pat“”>《br>《br>《br////>《br/papatt>《br/br&>>>>>>《bbr>>>>>>>>>>《br很高兴见到你，numpy=True）
/>input=kor2vec.to（&seqs（“你好我叫poro”、“见到你很高兴”、“seq&len=br/br（&br&br（>>>>>（&kord（&kord（（//>///>>//&kord/////（/>>>/（（//>//（《br>>《br><<<<<<<<
>><<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>><<<<<<<<<<<<<<<<
<<<<
<<<<
>>>>>>>>><<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>><<
<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
>>>><<<<<<<<<<<<<<
>；>；gt；gt；tensor（batch/////>size，seq，char&seq本（x，xc）=（x（x）（x）（x）（x）（x）片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
欢迎加入QQ群-->： 979659372
