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斯坦福依赖关系分析器-如何获取短语向量?

recurrent-neural-network deep-learning stanford-nlp nlp

aerin · 技术社区 · 10 年前

在 DependencyParser.java repository ,我可以看到它使用递归神经网络。从公开演讲中( http://cs224d.stanford.edu ),我了解到这些网络计算解析树每个节点的短语向量。

我正在尝试让解析器输出短语向量,这样我就可以在二维平面上绘制它们,但到目前为止我还没有弄清楚有人能给我指出计算它们的java对象和行号吗?(我怀疑他们会排在765排~)

 private void setupClassifierForTraining(List<CoreMap> trainSents, List<DependencyTree> trainTrees, String embedFile, String preModel) {
    double[][] E = new double[knownWords.size() + knownPos.size() + knownLabels.size()][config.embeddingSize];
    double[][] W1 = new double[config.hiddenSize][config.embeddingSize * config.numTokens];
    double[] b1 = new double[config.hiddenSize];
    double[][] W2 = new double[system.numTransitions()][config.hiddenSize];

如果这不是查找短语向量的正确位置,如果您能为我指出 CoreNLP project 我应该看看。