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本文整理了Java中edu.illinois.cs.cogcomp.sl.util.WeightVector.get()
方法的一些代码示例,展示了WeightVector.get()
的具体用法。这些代码示例主要来源于Github
/Stackoverflow
/Maven
等平台,是从一些精选项目中提取出来的代码,具有较强的参考意义,能在一定程度帮忙到你。WeightVector.get()
方法的具体详情如下:
包路径:edu.illinois.cs.cogcomp.sl.util.WeightVector
类名称:WeightVector
方法名:get
[英]should avoid using this function
[中]应避免使用此功能
代码示例来源:origin: edu.illinois.cs.cogcomp/illinois-sl
float priorScore = wv.get(numOfEmissionFeatures * numOflabels + j);
float zeroOrderScore = wv.get(sen.tokens[0] + j*numOfEmissionFeatures) +
((gold !=null && j != goldLabeledSeq.tags[0])?1:0);
dpTable[0][j] = priorScore + zeroOrderScore;
float zeroOrderScore = wv.get(sen.tokens[i] + j*numOfEmissionFeatures)
+ ((gold!=null && j != goldLabeledSeq.tags[i])?1:0);
float candidateScore = dpTable[(i-1)%2][k] + wv.get(offset + (k * numOflabels + j));
if (candidateScore > bestScore) {
bestScore = candidateScore;
代码示例来源:origin: edu.illinois.cs.cogcomp/illinois-sl
float priorScore = wv.get(numOfEmissionFeatures * numOflabels + j);
float zeroOrderScore = wv.dotProduct(seq.baseFeatures[0], j*numOfEmissionFeatures)+
((gold !=null && j != goldLabeledSeq.tags[0])?1:0);
float candidateScore = dpTable[(i-1)%2][k] + wv.get(offset + (k * numOflabels + j));
if (candidateScore > bestScore) {
bestScore = candidateScore;
代码示例来源:origin: CogComp/cogcomp-nlp
float priorScore = wv.get(numOfEmissionFeatures * numOflabels + j);
float zeroOrderScore =
wv.dotProduct(seq.baseFeatures[0], j * numOfEmissionFeatures)
for (int k = 0; k < numOflabels; k++) {
float candidateScore =
dpTable[(i - 1) % 2][k] + wv.get(offset + (k * numOflabels + j));
if (candidateScore > bestScore) {
bestScore = candidateScore;
代码示例来源:origin: edu.illinois.cs.cogcomp/illinois-comma
float priorScore = wv.get(numOfEmissionFeatures * numOflabels + j);
float zeroOrderScore =
wv.dotProduct(seq.baseFeatures[0], j * numOfEmissionFeatures)
for (int k = 0; k < numOflabels; k++) {
float candidateScore =
dpTable[(i - 1) % 2][k] + wv.get(offset + (k * numOflabels + j));
if (candidateScore > bestScore) {
bestScore = candidateScore;
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