Vector Space Model
Nincs becslés
Ennekhez a modellhez nincs hardverkövetelmény
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így azt semmilyen méretben nem lehet letölteni vagy saját hardveren futtatni. Csak az adattovábbítóján keresztül érhető el, és semmilyen grafikus kártya nem változtat ezen..
Felvételen
Teljes specifikáció
Minden adatok ezen a modellen. A legtöbb leírás arról szól, hogyan volt kiképzve, nem pedig arról, hogyan fut — hasznos háttérinformáció arra vonatkozóan, hogy mennyi munka került bele, és hogyan viszonyul más méretű modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Stanford University
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- United States of America
- Kiadva
- 19 June 2011
- Szerzők
- Andrew L. Maas, Raymond E. Daly, Peter T. Pham, Dan Huang, A. Ng, Christopher Potts
Mit csinál
A modell által épített probléma területek. Egy modell több különbözőt is tartalmazhat.
- Irányítószám
- Language
- Feladat
- Semantic embedding, Sentiment classification
Méret
Mekkora a modell és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek meghatározzák, hogy illeszkedik-e egy adott grafikus kártyára.
- Paraméterek
- 255K
- Képzési adatok
- 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"
Hogyan van besorolva
Címkék, amelyeket a forráshalmaz alkalmaz, amikor figyelemmel kíséri a figyelemre méltó modelleket, és mennyire biztos a bejegyzésben.
- Miért követik nyomon
- Highly cited,SOTA improvement
- Rögzítési bizalom
- 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. "
Források
Honnan származik ez a rekord és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Learning Word Vectors for Sentiment Analysis
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentek a számok
Erről a modellről
Vector Space Model was published by Stanford University, in United States of America, in June 2011. It comes out of academia.
It works in Language, and is recorded as doing semantic embedding, Sentiment classification.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Training and provenance
The training set ran to roughly 5,650,000 tokens.
Its inclusion criterion is highly cited,SOTA improvement.
Válaszok
Vector Space Model — Gyakran ismételt kérdések
When was Vector Space Model released?
Vector Space Model was published in June 2011. 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 Vector Space Model used for?
Vector Space Model works in Language, and is recorded as handling semantic embedding, Sentiment classification. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
What GPU do I need to run Vector Space Model?
None. Vector Space Model 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 Vector Space Model open source?
The licensing for Vector Space Model 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 Vector Space Model have?
Vector Space Model has 255K parameters. "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. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created Vector Space Model?
Vector Space Model was published by Stanford University, based in United States of America, categorised as academia.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már rendelkezik egy kártyával és szeretné tudni, hogy minden mit fog futtatni, kérjük, folytassa., kezdje a hardverrel inkább.