Vector Space Model
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Stanford University
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 19 June 2011
- Autorzy
- Andrew L. Maas, Raymond E. Daly, Peter T. Pham, Dan Huang, A. Ng, Christopher Potts
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Semantic embedding, Sentiment classification
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 255K
- Dane treningowe
- 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"
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Dlaczego to jest śledzone
- Highly cited,SOTA improvement
- Zapisz pewność
- 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. "
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Learning Word Vectors for Sentiment Analysis
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
O tym modelu
Vector Space Model został opublikowany przez Stanford University, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas June 2011. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie semantic embedding, Sentiment classification.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Szkolenie i pochodzenie
Zbiór treningowy trwał około 5,650,000 Tokeny tekstu.
Kryterium włączenia: highly cited,SOTA improvement.
Odpowiedzi
Vector Space Model — częste pytania
Vector Space Model— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w June 2011. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Vector Space Model— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie semantic embedding, Sentiment classification. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
Vector Space Model— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
Vector Space Model— czy jest open weight?
Licencja nigdy nie została zarejestrowana w naszych danych źródłowych. Traktujemy niewskazaną licencję jako zamkniętą, ponieważ niezarejestrowana licencja nie jest na którą można polegać.
Vector Space Model— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 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. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
Vector Space Model— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Stanford University, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako academia.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.