A non-sequential refinement approach to improve word embeddings using GPU-based string matching algorithms
Unlike other word embedding models that learn word vectors for a collection of words sequentially, this paper proposes a non-sequential refinement approach to improve the vectors of particular words non-sequentially using a string matching algorithm to speed up the process. The key idea is to change...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Cluster computing Ročník 24; číslo 4; s. 3123 - 3134 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
New York
Springer US
01.12.2021
Springer Nature B.V |
| Témata: | |
| ISSN: | 1386-7857, 1573-7543 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!