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JKI_​034_​Word_​Scramble

JKI_034_Word_Scramble
課題34: 単語のスクランブルレベル: 中程度説明: あなたの仕事上のタスクの1つは、正しい単語文脈(すなわち、文中の単語が意味のある正しい順序に従っている)を持つ文を使ってモデルを訓練することです。しかし、このようなモデルを学習するためには、間違った文脈で使われた単語のデータセットも作成する必要があります。この課題は、有名なWord2Vecモデルを学習するための巧妙な技術であるネガティブサンプリングのバージョンの一つと考えることができます。具体的には、この課題では、文章を受け取り、その単語の順序をスクランブルするワークフローを作成することになります。Table Creatorノードで、あなたの作品をテストするために、文の小さなサンプルを作成することができます。InputI like cats.Outputcats. like Iヒント:この単純な解法では5つのノードしか使っていないが、並べ換えは正確にはランダムではありません。逆に,より複雑な解では,15以上のノードと2つのループ,そしてRandom Numbers Generatorノードを用いて,真の意味でのスクランブルされた文章を作成することができます.おまけ:ループを使わずに真のランダム化を行う解を作成してください。 解答A (ループあり) 解答B (おまけ:ループ無し簡易版) Input仮に4文作成スペースで切り分け縦横変換縦方向のランダムな並び替え横並びへ戻すスペース区切りで1行へまとめるランダムシードを乱数で指定過剰なスペースを除去(文頭・文末・連続)Inputの行数分ループ実行行ごとにループスペースで切り分けランダムシード用変数Inputと下のOutputをまとめる縦横変換スペース区切りで1行へまとめる縦方向のランダムな並び替え横並びへ戻す Table Creator Cell Splitter Transpose Shuffle Transpose Column Combiner Random NumbersGenerator String Manipulation Loop End Chunk Loop Start Cell Splitter Table Rowto Variable Joiner Transpose Column Combiner Shuffle Transpose 課題34: 単語のスクランブルレベル: 中程度説明: あなたの仕事上のタスクの1つは、正しい単語文脈(すなわち、文中の単語が意味のある正しい順序に従っている)を持つ文を使ってモデルを訓練することです。しかし、このようなモデルを学習するためには、間違った文脈で使われた単語のデータセットも作成する必要があります。この課題は、有名なWord2Vecモデルを学習するための巧妙な技術であるネガティブサンプリングのバージョンの一つと考えることができます。具体的には、この課題では、文章を受け取り、その単語の順序をスクランブルするワークフローを作成することになります。Table Creatorノードで、あなたの作品をテストするために、文の小さなサンプルを作成することができます。InputI like cats.Outputcats. like Iヒント:この単純な解法では5つのノードしか使っていないが、並べ換えは正確にはランダムではありません。逆に,より複雑な解では,15以上のノードと2つのループ,そしてRandom Numbers Generatorノードを用いて,真の意味でのスクランブルされた文章を作成することができます.おまけ:ループを使わずに真のランダム化を行う解を作成してください。 解答A (ループあり) 解答B (おまけ:ループ無し簡易版) Input仮に4文作成スペースで切り分け縦横変換縦方向のランダムな並び替え横並びへ戻すスペース区切りで1行へまとめるランダムシードを乱数で指定過剰なスペースを除去(文頭・文末・連続)Inputの行数分ループ実行行ごとにループスペースで切り分けランダムシード用変数Inputと下のOutputをまとめる縦横変換スペース区切りで1行へまとめる縦方向のランダムな並び替え横並びへ戻すTable Creator Cell Splitter Transpose Shuffle Transpose Column Combiner Random NumbersGenerator String Manipulation Loop End Chunk Loop Start Cell Splitter Table Rowto Variable Joiner Transpose Column Combiner Shuffle Transpose

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