本人的毕设要求用注意力机制挖掘数据属性列之间的联系，便于生成数据清洗规则。但是在用自注意力机处理数据时，发现相似度的计算主要基于对原始数据的embedding。因为要体现不同属性列数据间的相关性，于是考虑到了共现矩阵（目前的设想是把连续型数据离散化，大致把样本中出现的所有数据做一个简单区分就好啦）。在一通胡乱查阅资料后发现似乎可以用glove。。但是glove应该也没啥处理非文本数据的先例。有没有路过的大神能帮我看看这种思路可不可行？如果可行的化，可以对原始数据做一些怎样的处理使其能够套进glove的应用框架里。拜托啦~
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- 2021-05-04 21:50回答 3 已采纳 你将数据让模型去训练学习啊
- 2022-12-11 22:03回答 1 已采纳 用法不对， 望采纳
- 2018-10-01 03:03回答 1 已采纳 The problem is that there is a namespace on your VehicleDescription element. You need to register
- 晴天qt01的博客 将文本非结构化数据转化为结构化数据的方法无监督GLove词嵌入模型。（还有PCA和SVD，PU这种好用的方法的具体解读）
- 2021-06-01 17:16回答 2 已采纳 因为你在run里的训练代码没有封装城函数，直接全局执行，import run.py 就开始xun lian le
- 2012-10-24 09:07回答 1 已采纳 Here is an implementation from this guy: function array_cartesian_product($arrays) { $result
- 2023-04-06 14:57回答 5 已采纳 以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：这个问题是由于OpenVINO推理时发生异常引起的，具体原因需要查看OpenVINO异常的信息。 方法一：可以在运行代码时，直接让代码输出OpenV
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- 2017-10-28 02:55回答 1 已采纳 http://blog.csdn.net/u014258433/article/details/77416105
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- 2021-04-10 15:49飞锡2024的博客 3.处理后的数据放入模型(gensim/glove)训练，若经过一定epoch,loss值变化不大，则收敛，停止训练，保存得到embedding和字典(后续任务可能会用上) 各种词向量的特点： One-hot：维度灾难 and 语义鸿沟 矩阵分解（LSA...
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