Character-enriched word2vec
Aucune estimation
Aucun besoin matériel pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel, quelle que soit la taille. Il n'est accessible que via son fournisseur, et aucune carte graphique ne change cela.
Enregistrement terminé
Spécification complète
Tout ce qui concerne ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — contexte utile pour évaluer le travail fourni et sa comparaison avec des modèles construits à une échelle différente.
Origine
Qui a construit ce modèle, où et quand il a été publié.
- Organisation
- Facebook AI Research
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America, France
- Publié
- 15 July 2016
- Auteurs
- Piotr Bojanowski, Edouard Grave, Armand Joulin, Tomas Mikolov
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut en porter plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language
- Tâche
- Language modeling
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui détermine s'il tient sur une carte graphique donnée.
- Données d'entraînement
- tokens
Comment il est classé
Étiquettes que le jeu de données source applique lors du suivi des modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Pourquoi c'est suivi
- Highly cited
- Confiance d'enregistrement
- Unknown
- Citations
- 10,744
Sources
D'où provient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Enriching Word Vectors with Subword Information
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que signifient les chiffres
Ce que ce modèle est
Character-enriched word2vec was published by Facebook AI Research, in United States of America, in July 2016. industry is the category the publisher falls under.
It works in Language, and is recorded as doing language modeling.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Comment il a été entraîné
The reason it appears in this catalogue at all is highly cited.
Réponses
Character-enriched word2vec — Questions fréquentes
What GPU do I need to run Character-enriched word2vec?
None. Character-enriched word2vec is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is Character-enriched word2vec open source?
The licensing for Character-enriched word2vec was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does Character-enriched word2vec have?
No parameter count has been published for Character-enriched word2vec, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created Character-enriched word2vec?
Character-enriched word2vec was published by Facebook AI Research, based in United States of America, categorised as industry.
When was Character-enriched word2vec released?
Character-enriched word2vec was published in July 2016. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is Character-enriched word2vec used for?
Character-enriched word2vec works in Language, and is recorded as handling language modeling. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
Dans l'autre sens
Regardez-la de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez connaître tout ce qu'elle pourra exécuter, commencez plutôt par le matériel.