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好,现在我们进入有趣的部分,那就是神经网络训练。在训练这些神经网络时,这是计算上许多繁重工作发生的地方。所以我们在这步中要做的是,我们想对这些标记在序列中如何相互遵循的统计关系进行建模。因此,我们进入数据,并提取标记窗口。因此,我们相当随机地从这些数据中选取一个标记窗口。窗口的长度可以在零个标记到我们决定的最大大小之间任意取值。例如,在实践中,您可以看到一个包含例如8000个标记的标记窗口。原则上,我们可以使用任意长度的标记窗口,但是处理非常长的窗口序列在计算上将非常昂贵。所以我们只是决定,比如说8000是一个好数字,或者4000,或者16000,然后我们就截断到那里。在此示例中,我将选取前四个标记,以便所有内容都能很好地显示。这些标记,我们将选取一个包含四个标记的窗口,分别是bar、view、ing和space single,这些是它们的标记ID。


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同样在美国纽约工作的李女士说,她2月5日购买电影票时,该电影每天排片大约4场,场场爆满。2月6日,她再次查询,发现上映当天的场次已增加到10场,“如果电影院不加场的话,估计很多想看的(观众)根本买不到票”。李女士表示,希望这部电影既有经典传承,又有对传统故事的新演绎、新创造,“最重要的是要好看,走出电影院可以回味,还可以很自豪地向别人安利它”。


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