时间戳反混淆地图坐标转换
这篇文章介绍了如何利用机器学习模型将Medium文章的标签转化为向量表示,并通过计算余弦相似度来寻找相似的标签。作者使用了500,000个英文标签进行训练,得到了每个标签的100维向量表示。通过比较向量,可以找到与特定标签最相似的其他标签。这种方法可以帮助提高文章的分类和组织。通过对向量进行算术运算,可以在向量空间中进行跳转,从而找到与组合标签最相似的其他标签。作者还展示了通过降维技术将标签向量可视化的方法,并展示了标签之间的关系。
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