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题目
A.将词汇嵌入到低维的连续向量空间中，即词被表示为实数域上的向量
B.能捕捉到词汇间的联系，比如，通过计算两个词嵌入的余弦值得到两个词汇的相关程度
C.运算速度快
D.一个词嵌入是一个稠密浮点数向量，需要事先通过手工编码来实现
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第6题
A.词向量是一种 one-hot 的单词表达形式
B.可以利用某个单词来分别预测该单词的上下文单词，从而训练得到词向量模型
C.词向量是一种分布式的单词表达形式
D.可以根据某个单词的上下文单词来预测该单词，从而训练得到词向量模型
第8题
A.IBM的统计机器翻译模型除了通过统计方法，还需要借助语言知识和一些转换规则
B.基于规则的机器翻译方法无法用有限的规则覆盖所有复杂的语言现象
C.IBM的Brown等人提出的“基于词对齐的统计机器学习翻译模型”标记着现代统计机器翻译方法的诞生
D.Mikolav等人开源的Word2Vec工具将词表示为一系列实数组成的词向量，从而将语言智能问题转变为神经网络计算问题
第10题
A.IBM 的 Brown 等人提出的“基于词对齐的统计机器学习翻译模型”标记着现代统计机器翻译方法的诞生
B.Mikolav 等人开源的 Word2Vec 工具将词表示为一系列实数组成的词向量，从而将语言智能问题转变为神经网络计算问题
C.基于规则的机器翻译方法无法用有限的规则覆盖所有复杂的语言现象
D.IBM 的统计机器翻译模型除了通过统计方法，还需要借助语言知识和一些转换规则
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