题目
以下关于词向量说法错误的是哪一项?A. BERT与ELMo都可以生成动态词向量。B. Word2Vec有两种类型,Skip-gram与CBOW。C. 原始的Glove方法可以很好的处理未登录词问题。D. 用fastText获取词向量能够考虑子词级别信息。
以下关于词向量说法错误的是哪一项?
A. BERT与ELMo都可以生成动态词向量。
B. Word2Vec有两种类型,Skip-gram与CBOW。
C. 原始的Glove方法可以很好的处理未登录词问题。
D. 用fastText获取词向量能够考虑子词级别信息。
题目解答
答案
C. 原始的Glove方法可以很好的处理未登录词问题。
解析
步骤 1：理解词向量生成方法
词向量是将文本中的词映射到一个高维空间中的向量，以便计算机可以处理和理解文本数据。不同的方法生成词向量的方式不同，包括静态和动态词向量。
步骤 2：分析选项A
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和ELMo（Embeddings from Language Models）都是基于深度学习的预训练模型，它们可以生成动态词向量，即词向量会根据上下文的不同而变化。
步骤 3：分析选项B
Word2Vec是生成词向量的一种方法，它有两种主要的模型：Skip-gram和CBOW（Continuous Bag of Words）。Skip-gram模型是通过一个词来预测其周围的词，而CBOW模型是通过周围的词来预测中间的词。
步骤 4：分析选项C
原始的GloVe（Global Vectors for Word Representation）方法是基于词共现矩阵的统计信息来生成词向量的，它不考虑上下文信息，因此不能很好地处理未登录词问题。
步骤 5：分析选项D
fastText是基于Word2Vec的改进方法，它考虑了子词级别信息，即通过将词分解成子词（如字符n-gram）来生成词向量，这样可以更好地处理未登录词问题。
词向量是将文本中的词映射到一个高维空间中的向量，以便计算机可以处理和理解文本数据。不同的方法生成词向量的方式不同，包括静态和动态词向量。
步骤 2：分析选项A
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和ELMo（Embeddings from Language Models）都是基于深度学习的预训练模型，它们可以生成动态词向量，即词向量会根据上下文的不同而变化。
步骤 3：分析选项B
Word2Vec是生成词向量的一种方法，它有两种主要的模型：Skip-gram和CBOW（Continuous Bag of Words）。Skip-gram模型是通过一个词来预测其周围的词，而CBOW模型是通过周围的词来预测中间的词。
步骤 4：分析选项C
原始的GloVe（Global Vectors for Word Representation）方法是基于词共现矩阵的统计信息来生成词向量的，它不考虑上下文信息，因此不能很好地处理未登录词问题。
步骤 5：分析选项D
fastText是基于Word2Vec的改进方法，它考虑了子词级别信息，即通过将词分解成子词（如字符n-gram）来生成词向量，这样可以更好地处理未登录词问题。