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...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Cluster computing Jg. 24; H. 4; S. 3123 - 3134 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
New York
Springer US
01.12.2021
Springer Nature B.V |
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 1386-7857, 1573-7543 |
| Online-Zugang: | Volltext |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Schreiben Sie den ersten Kommentar!