Paragraph Vector
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 14 May 2014
- Autores
- Quoc V. Le, Tomas Mikolov
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Language modeling
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- parámetros
- 32M
- Datos de entrenamiento
- 16,500,000 tokens
75000*400+5000*400=32000000 "We learn the word vectors and paragraph vectors using 75,000 training documents" "In PV-DM, the learned vector representations have 400 dimensions for both words and documents" Paragraph embedding of dimension number of paragraphs * embedding size Word embedding of dimension |V|*embedding size Assuming vocabulary of 5000 since results are compared directly to Maas et. al., 2011
"25,000 labeled training instances, 25,000 labeled test in- stances and 50,000 unlabeled training instances."
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Por qué se rastrea
- Highly cited
- Confianza de registro
- Confident
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Distributed Representations of Sentences and Documents
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Acerca de este modelo
Paragraph Vector fue publicado por Google, en el país registrado como United States of America, durante May 2014. Sale de una organización categorizada como industry.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling.
Sus pesos nunca fueron publicados, por lo que solo se puede acceder a través de su proveedor. No hay cambios en la tarjeta gráfica que eso.
Cómo fue entrenado
El entrenamiento consumió un corpus de alrededor de 16,500,000 tokens de texto
Se rastrea en el conjunto de datos subyacente por una razón en particular: highly cited.
Respuestas
Paragraph Vector — preguntas comunes
Paragraph Vector— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 32M. 75000*400+5000*400=32000000 "We learn the word vectors and paragraph vectors using 75,000 training documents" "In PV-DM, the learned vector representations have 400 dimensions for both words and documents" Paragraph embedding of dimension number of paragraphs * embedding size Word embedding of dimension |V|*embedding size Assuming vocabulary of 5000 since results are compared directly to Maas et. al., 2011. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
Paragraph Vector— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Google, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
Paragraph Vector— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en May 2014. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
Paragraph Vector— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
Paragraph Vector— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
Paragraph Vector— ¿Es de código abierto?
La licencia nunca fue registrada en nuestros datos fuente. Tratamos las licencias no declaradas como cerradas, porque una licencia no registrada no es una en la que confiar.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.