【问题标题】:embedding word positions in keras在 keras 中嵌入单词位置
【发布时间】:2018-05-03 11:52:55
【问题描述】:

我正在尝试使用 CNN 为药物-药物相互作用构建关系提取系统,并且需要为我的句子中的单词进行嵌入。该计划是将句子中的每个单词表示为 3 个嵌入的组合: (w2v,dist1,dist2) 其中 w2v 是预训练的 word2vec 嵌入,dist1 和 dist2 是句子中每个单词与两种药物之间的相对距离可能是相关的。

我对如何处理填充问题感到困惑,以便每个句子的长度相等。我应该用一些字符串(什么字符串?)填充标记化的句子以在任何嵌入之前均衡它们的长度吗?

【问题讨论】:

    标签: python nlp keras word2vec word-embedding


    【解决方案1】:

    您可以计算之间的最大间隔 通过关系链接的实体提及并选择一个 输入宽度大于此距离。这将确保 每个输入(关系提及)具有相同的长度 通过修剪较长的句子并填充较短的句子 带有特殊标记的句子。

    【讨论】:

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