请教一下,训练好了glove模型,怎么嵌入CNN里面训练呀?
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- ShowMeAI 2022-12-12 13:58关注
望采纳
训练好的 Glove 词向量可以作为 CNN 模型的预训练词嵌入,这样可以在训练 CNN 模型时节省大量的时间和计算资源。要将 Glove 词向量嵌入 CNN 模型,首先需要将词向量转换为适合 CNN 模型使用的格式。一种常用的方法是将每个单词的词向量展平成一个一维的向量,然后将这些向量输入 CNN 模型的第一层卷积层。在这一层中,卷积核将滑动过每个词向量,并通过卷积操作提取出词向量中的有用特征。这些特征可以被传递到 CNN 模型的后续层,并通过模型的训练进一步优化。在实际应用中,这一过程可能还需要进行一些微调,以确保 CNN 模型能够有效地利用 Glove 词向量。
可以参考下面2个资料来应用Glove词向量到CNN中- Pytorch深度学习(5) -- 词向量及Glove预训练模型使用_蜻蜓队长TTT的博客-CSDN博客_glove预训练词向量 Pytorch深度学习(5) -- 词向量及Glove预训练模型使用1.word2vec的原理和实现2.Glove预训练模型使用2.1 求近义词和类比词2.1.1 使用预训练的词向量2.2.2 应用预训练词向量2.2.2.1 求近义词2.2.2.2 求类比词小结1.word2vec的原理和实现具体参考:[CSDN]:https://blog.csdn.net/Daycym/article/d... https://blog.csdn.net/weixin_44880916/article/details/104361378
- 在Keras模型中使用预训练的词向量 - Keras中文文档 https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/legacy/blog/word_embedding/
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