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...
Uložené v:
| Vydané v: | Cluster computing Ročník 24; číslo 4; s. 3123 - 3134 |
|---|---|
| Hlavní autori: | , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | English |
| Vydavateľské údaje: |
New York
Springer US
01.12.2021
Springer Nature B.V |
| Predmet: | |
| ISSN: | 1386-7857, 1573-7543 |
| On-line prístup: | Získať plný text |
| Tagy: |
Pridať tag
Žiadne tagy, Buďte prvý, kto otaguje tento záznam!
|
Buďte prvý, kto okomentuje tento záznam!