用于高效学习实体嵌入通用神经网络模型StarSpace

  • 开源协议:未知
  • 操作系统: Windows Linux OS X
  • 开发语言:C/C++
  • 项目所有者:facebookresearch
  • 收录时间:2017-09-22
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3

项目详细介绍

StarSpace 是用于高效学习实体嵌入(Entity embeddings) 的通用神经模型,可解决各种各样的问题:

  • 学习单词、句子或文档级嵌入

  • 文本分类或其他标签任务

  • 信息检索:实体/文件或对象集合的排序

  • 度量/相似性学习

  • 基于内容或协作过滤的建议,例如推荐音乐或视频。

  • 图表嵌入

一般情况下,它学习将不同类型

的对象表示为公共矢量嵌入空间,并在名称中带有星号('*',通配符)和空格,然后在该空间中将它们彼此进行比较。 也可以学习对指定查询实体/文档或对象的一组实体/文档或对象进行排序。

注:实体嵌入是基于向量的表示,它捕获上下文中引用实体的方式。

标签:starspace  机器学习