Я использую слой вложения тензорного потока для модели классификации, например, с
with tf.variable_scope('embeddings'):
word_embeddings = tf.constant(self.embedding_mat, dtype=tf.float32, name="embedding")
self.embedded_x1 = tf.nn.embedding_lookup(word_embeddings, self.x1)
self.embedded_x2 = tf.nn.embedding_lookup(word_embeddings, self.x2)
Если у меня есть UNK-токен в моей матрице встраивания, но я не использовал этот UNK в обучении, могу ли я назначить собственный вектор(например, из fasttext) во время предсказания?Итак, для этого слова UNK, которое может быть похоже на обучаемое слово, так что текст классифицируется как тот же класс?Интересно, возможно ли это с помощью вектора во время предсказания на лету значения вектора UNK?
Как я мог это сделать?