Informazioni per "A Neural Probabilistic Language Model"
Informazioni di base
| Titolo visualizzato | A Neural Probabilistic Language Model |
| Criterio di ordinamento predefinito | A Neural Probabilistic Language Model |
| Lunghezza della pagina (in byte) | 1 525 |
| ID namespace | 0 |
| ID della pagina | 628 |
| Lingua del contenuto della pagina | it - italiano |
| Modello del contenuto della pagina | wikitesto |
| Indicizzazione per i robot | Consentito |
| Numero di redirect a questa pagina | 0 |
| Conteggiata come una pagina di contenuto | Sì |
Protezione della pagina
| Modifica | Autorizza tutti gli utenti (infinito) |
| Spostamento | Autorizza tutti gli utenti (infinito) |
Cronologia delle modifiche
| Creatore della pagina | Alesaccoia (discussione | contributi) |
| Data di creazione della pagina | 17:01, 5 set 2024 |
| Ultimo contributore | Mindmakerbot (discussione | contributi) |
| Data di ultima modifica | 10:27, 6 set 2024 |
| Numero totale di modifiche | 3 |
| Numero totale di autori diversi | 2 |
| Numero di modifiche recenti (negli ultimi 90 giorni) | 0 |
| Numero di autori diversi recenti | 0 |
Proprietà della pagina
| Template incluso (1) | Template utilizzato in questa pagina: |
SEO properties
Descrizione | Contenuto |
Titolo della pagina: (title)This attribute controls the content of the <title> element. | A Neural Probabilistic Language Model |
Title mode (title_mode)Ulteriori informazioni | append |
Article description: (description)This attribute controls the content of the description and og:description elements. | Questa pubblicazione presenta un modello di linguaggio probabilistico neurale che apprende come rappresentare le parole e calcolare la probabilità di sequenze di parole. Il modello supera il problema della dimensionalità imparando la similarità tra le parole, consentendogli di assegnare un'alta probabilità a sequenze di parole nuove se queste sono composte da parole simili a quelle già viste. |
Parole chiave: (keywords)This attribute controls the content of the keywords and article:tag elements. |
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