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在TensorF中使用预先训练的单词嵌入(word2vec或Glove)
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<p>我最近回顾了<a href="http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/">convolutional text classification</a>的一个有趣的实现。然而,我回顾过的所有TensorFlow代码都使用随机(非预训练)嵌入向量,如下所示:</p> <pre><code>with tf.device('/cpu:0'), tf.name_scope("embedding"): W = tf.Variable( tf.random_uniform([vocab_size, embedding_size], -1.0, 1.0), name="W") self.embedded_chars = tf.nn.embedding_lookup(W, self.input_x) self.embedded_chars_expanded = tf.expand_dims(self.embedded_chars, -1) </code></pre> <p>有没有人知道如何使用Word2vec的结果,或者一个手套预先训练的单词嵌入,而不是一个随机的?</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>我使用此方法加载和共享嵌入。</p> <pre><code>W = tf.get_variable(name="W", shape=embedding.shape, initializer=tf.constant_initializer(embedding), trainable=False) </code></pre>
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