Vector Space Model
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- Stanford University
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- United States of America
- Publié
- 19 June 2011
- Auteurs
- Andrew L. Maas, Raymond E. Daly, Peter T. Pham, Dan Huang, A. Ng, Christopher Potts
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language
- Tâche
- Semantic embedding, Sentiment classification
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- paramètres
- 255K
- Données d'entraînement
- 5,650,000 tokens
"We build a fixed dictionary of the 5,000 most frequent tokens" "For all word vector models, we use 50-dimensional vectors" Parameters: 5000*50 + 5000=255000
"We train a variant of our model which uses 50,000 unlabeled reviews in addition to the labeled set of 25,000 reviews"
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Pourquoi c'est suivi
- Highly cited,SOTA improvement
- Confiance d'enregistrement
- Confident
"We evaluate the model using small, widely used sentiment and subjectivity corpora and find it out-performs several previously introduced methods for sentiment classification" " Table 2 shows classification performance on our subset of IMDB reviews. Our model showed superior performance to other approaches, and performed best when concatenated with bag of words representation. "
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Learning Word Vectors for Sentiment Analysis
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
Vector Space Model a été publié par Stanford University, dans le pays enregistré comme United States of America, durant June 2011. Cela provient d'une organisation classée comme academia.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de semantic embedding, Sentiment classification.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Entraînement et provenance
L'ensemble d'entraînement a duré environ 5,650,000 jetons de texte
Son critère d'inclusion : highly cited,SOTA improvement.
Réponses
Vector Space Model — questions courantes
Vector Space Model— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans June 2011. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
Vector Space Model— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de semantic embedding, Sentiment classification. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
Vector Space Model— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
Vector Space Model— est-ce que c'est open source ?
La licence n'a jamais été enregistrée dans nos données source. Nous considérons une licence non déclarée comme fermée, car une licence non enregistrée n'est pas une licence sur laquelle compter.
Vector Space Model— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 255K. "We build a fixed dictionary of the 5,000 most frequent tokens" "For all word vector models, we use 50-dimensional vectors" Parameters: 5000*50 + 5000=255000. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.
Vector Space Model— qui l'a créé ?
Il a été publié par Stanford University, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme academia.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.