Stanford Dependency Parser - Wie bekomme ich Phrasenvektoren?

Question

In der DependencyParser.java repository kann ich sehen, dass es rekursive neuronale Netze verwendet. Und aus der offenen Vorlesung (http://cs224d.stanford.edu) habe ich gelernt, dass diese Netzwerke Phrasenvektoren an jedem Knoten des Syntaxbaums berechnen.

Ich versuche, den Parser dazu zu bringen, Phrasenvektoren auszugeben, damit ich sie auf der 2-D-Ebene plotten kann, aber bis jetzt habe ich es nicht herausgefunden. - Kann mich jemand bitte auf das Java-Objekt und die Zeilennummern verweisen, wo sie berechnet werden? (Ich vermute, dass sie in der Leitung 765 ~ wären)

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]; 

Und wenn dies nicht der richtige Ort für Satz Vektoren zu suchen, würde ich es wirklich schätzen, wenn Sie mich auf den Code in dem zeigen könnten CoreNLP project sollte ich mir ansehen.

Answer 1

Auf welchen Vortrag beziehen Sie sich?

Dieser Beitrag beschreibt das neuronale Netzwerk Abhängigkeit Parser wir verteilen:

http://cs.stanford.edu/people/danqi/papers/emnlp2014.pdf

ich es nicht schafft Einbettungen Satz glauben; Es erstellt Einbettungen für Wörter, Wortarten-Tags und Abhängigkeitsbeschriftungen.