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word文档里的数字怎么自动求积 word如何用公式求积?

浏览量:4226 时间:2023-06-19 23:11:53 作者:采采

word如何用公式求积?

1简单我们再打开WORD要刚建个空白区域的文档,最好别有数据格式,图中。

2接着我们再点上方的【表格】,在弹出的选项点【直接插入】,二级选项再点【表格】,如图1。

3然后再我们只要刚建一个表格,格式如下图,不要乱改格式,空间四边形。

4之后我们然后输入没有要求积的数据,默认情况下,横向每个单元格是A1,A2,A3.....这样的排列顺序,纵向是B1、B2、B3....那样的话顺序排列,图中。

5然后我们在上面点击【再插入】,在选项里点击【公式】,图中。

6然后再我们再打开如图的公式窗口,键入【PRUDICT】公式,这个是求积专用,空间四边形。

7然后把后面我们输入输入求积的数据,那就是数据单元格的默认名称,在括号里键入名称并隔开即可解决,默认是求积,如图。

8然后把下面的设置不必须键入,我们直接点击考虑即可,如图1。

9最后我们就求积完成啦,得到了运算结果,图中。

word2vec的原理,词向量计算句子的概率是多少?

Embedding问题一直是NLP领域里非常比较热门问题。近十多年来,有很多工作是依靠RNN、CNN等神经网络对词进行组合(compositionoperators)以能得到句子它表示,但这大部分也是监督自学,因为某个特定领域的特定需求,能够得到的句子向量的通用型不强。

NIPS15的论文,来自Ryan Kiros等人做出的skip-thoughtvectors受Word2vec中skip-gram的启发,把词级别的Embedding储存到句子级别Embedding,模型称作skip-thought,得到的句子向量一般称skip-thoughtvectors.

这篇论文的优点主要注意有2点:

1)skip-thought是无专门监督的通用式句子它表示方法,借用书中文本的连续性,训练一个编码器-解码器模型,借着重建一个句子段落的周围句子,令语义和句法上相似的句子有相象的向量它表示。

2)skip-thought的另一个贡献是vocabularymapping。介绍了一种简单的词汇扩展方法,将未被视为训练的单词编码,让词汇量可以不扩大到一百万个单词。相对于没在训练集再次出现的词,按照mappingreturningwordembeddingpre-trainedreturningword2vec,用一个没有正则的L2学得反照矩阵W,让横竖斜的词向量都能在skip-thought中有个最合适的表示。Embedding问题一直都是NLP领域里极为太热门问题。近年来,有很多工作是依靠RNN、CNN等神经网络对词进行阵列(compositionoperators)以能够得到句子来表示,但这大部分是监督和指导学,根据某个特定领域的特定需求,能得到的句子向量的通用型不强。

NIPS15的论文,不知从何而来Ryan Kiros等人提议的skip-thoughtvectors受Word2vec中skip-gram的启发,把词级别的Embedding扩大到句子级别Embedding,模型称作skip-thought,我得到的句子向量称为skip-thoughtvectors.

这篇论文的优点主要注意有2点:

1)skip-thought是无监督的通用式句子意思是方法,借用书中文本的连续性,训练一个编码器-解码器模型,借着重新修复一个句子段落的周围句子,使得语义和句法上有几分相似的句子有几乎一样的向量它表示。

2)skip-thought的另一个贡献是vocabularymapping。推荐了一种简单的词汇储存方法,将未被纳入训练的单词编码,让词汇量可以向外扩展到一百万个单词。这对没在训练出现的词,按照mappingfromwordembeddingpre-trainedfromword2vec,用一个没有正则的L2学得映到矩阵W,使得输入的词向量都能在skip-thought中有另一个合适的可以表示。

skip-thought的结构是一个encoder-decoder模型,encoder你们负责把词序列编码成一个句子向量,decode单独化合该句子的上下文向量。encoder输出一个向量,decoder在这个向量的基础上生成一个句子。无关encoder和decoder的结构你选择上论文中也做了几个你选择实验,以及ConvNet-RNN,RNN-RNN,LSTM-LSTM,加入attentionmechanism等。

skip-thought在8个任务上使用线性模型对向量通过评估:语义、释义检测、图像句子排序、问题类型分类和4个情绪和主观性数据集分类问题。实验结果因为:skip-thought这个可以才能产生水平距离通用的相对稳健的句子意思是,并在实践中表现良好素质。

下图就对句子接受向量可以表示之后,参照cosine相似度计算出出去的句子结果:

句子 向量 skip thought 数据

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