我已经看到像BERT这样的NLP模型利用WordPiece进行令牌化。在WordPiece中，我们将令牌拆分为playingto play和##ing。提到它涵盖了范围更广的词汇外（OOV）单词。有人可以帮我解释一下WordPiece标记化实际上是如何完成的，它如何有效地处理稀有/ OOV单词？
Error:Execution failed for task ':app:dexDebug'. > com.android.ide.common.process.ProcessException: org.gradle.process.internal.ExecException: Process 'command '/usr/lib/jvm/java-8-oracle/bin/java'' finished with non-zero exit value 2
试过这个答案
但我的问题仍未解决.我怎么解决呢？
我想为我的项目使用OLA API.所以我按照 OLA 的官方文档使用python请求尝试了以下内容.该请求期望从源到目的地的乘坐估计的响应.
import requests
headers = {'X-APP-TOKEN' : "your_api_token"}
payload= {'pickup_lat': 12.9490936, 'pickup_lng': 77.67773056, 'drop_lat': 12.9190934, 'drop_lng': 77.1777356, 'category': 'micro'}
response = requests.get('https://devapi.olacabs.com/v1/products', params=payload, headers=headers)
print(response.json())
正如文档中所提到的,我在请求标题中也包含了X-APP-TOKEN.但是我得到了以下问题.
{'code': 'invalid_partner_key', 'message': 'Partner key is not authorized'}
任何帮助将受到高度赞赏.
我正在做一个项目,我需要一个预训练的skip-gram模型向量.我听说还有一个名为skip-n-gram模型的变体可以提供更好的结果.
我想知道我自己需要训练什么样的模型？因为我只需要它们来为我的模型初始化嵌入层.
我搜索得足够多但没有得到很好的例子.我需要你的建议.我在哪里可以获得这种预先训练过的模型,或者没有预先训练好的模型.