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tensorflow - 埋め込みテキスト データの TFRecords
Uni のプロジェクトでは、TensorFlow のニューラル ネットを使用した質問応答 (現時点では bAbI データセット タスク 5、https: //research.fb.com/downloads/babi/ を参照) システムの実装に取り組んでいます。入力パイプラインに TFRecords を使用したいと考えています。
私の考えでは、TFRecords 用語の 1 つの例は、質問のコンテキスト、質問自体、回答、およびサポート センテンス番号 (int は、質問に回答できるコンテキストで最も重要な文を指します) で構成する必要があります。 . 関数を定義した方法は次のとおりです。
ただし、コンテキスト、質問、および回答を渡す前に、単語を埋め込み、GloVe ベクトル、つまり (m,d) 行列で表現したいと考えています。ここで、m は文内のトークンの数であり、d は各単語ベクトルの次元数。make_example私が得るように、これは私の関数によってうまく処理されないようです:
上記を指して fl_context.feature.add().int64_list.value.append(token)...誰かが私がTFRecordsの概念を誤解した場所を指摘し、問題に取り組む方法をアドバイスしてもらえますか?
学習教材をたくさん検索しましたが、通常、TFRecords の例は画像データを使用しています。これまでのところ、私の参考文献はhttps://medium.com/@TalPerry/getting-text-into-tensorflow-with-the-dataset-api-ffb832c8bec6とhttp://web.stanford.edu/class/cs20si/lectures/です。 notes_09.pdf .
よろしくお願いします！
elasticsearch - データを正しくインデックス化する方法は?
お願い助けて。次の構造の JSON ファイルがあります。
タスクは、テキストの形式でリクエストを作成することです。そのため、彼は私がインデックス付けした質問を検索し、検索結果の形式で回答を表示します。
すべての質問フィールドを索引付けしたいのですが、回答フィールドをどうすればよいかわかりません。
何をすべきか、または少なくともどこで読むべきか教えてください。
jena - ナレッジベースの QA システムを開発する際に jena のような推論ツールを使用する必要があるのはいつですか?
私の意見では ：
RDF 3 タプルから回答を照会し、回答がない場合は、推論を試みます。
推論機能を使用してナレッジ グラフをオフラインで完成させ、オンラインでのクエリ時間を節約します。
javascript - 停止して質問に答える機能を備えた JS ビデオ プレーヤー
タイム コードで停止し、いくつかの質問を表示してから再びビデオを再生できるビデオ プレーヤーを用意する、ほぼ完全なソリューションはありますか? coursera.org が持っているもののように。彼らのプレーヤーは video.js に基づいているようですが、カスタマイズされています。質問などをカスタマイズできる機能を既に備えているプレーヤーを探しています。誰が私が何を使うべきか提案がありますか?
// 反応コンポーネントであれば、もっと嬉しいです :)