给定模型'en‘中每个单词向量的维数为0
给定模型'en'中每个单词向量的维数为0是一个错误的描述。单词向量是用来表示单词在计算机中的向量化表示，常用于自然语言处理和机器学习任务中。单词向量的维数通常是一个正整数，表示向量的长度或维度。
一个常见的单词向量表示方法是词嵌入（Word Embedding），其中每个单词被映射到一个固定长度的实数向量。这些向量捕捉了单词之间的语义和语法关系，可以用于计算单词之间的相似度、进行文本分类、命名实体识别等任务。
在云计算领域，可以使用云计算平台提供的各种服务来支持单词向量的计算和应用。例如，可以使用云原生的容器服务来部署和管理单词向量计算的应用程序，使用云数据库来存储和查询单词向量数据，使用云服务器来进行模型训练和推理等。
腾讯云提供了多种与云计算相关的产品和服务，包括云服务器、云数据库、人工智能服务等。具体推荐的产品和产品介绍链接地址可以根据具体需求和应用场景来选择，例如：
- 云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）：提供高性能、可扩展的云服务器实例，适用于各种计算任务。
- 云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）：提供可靠、高可用的云数据库服务，适用于存储和查询单词向量数据。
- 人工智能服务（https://cloud.tencent.com/product/ai）：提供多种人工智能相关的服务，包括自然语言处理、图像识别等，可以用于单词向量计算和应用。
总之，给定模型'en'中每个单词向量的维数应该是一个正整数，用于表示单词的向量化表示。在云计算领域，可以使用腾讯云提供的各种产品和服务来支持单词向量的计算和应用。
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print(dim) 它给出了0。
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另一种方法是忽略输入中的上下文词，而是强制模型预测输出中段落中随机抽取的单词。实际上，这意味着在随机梯度下降的每一次迭代中，我们采样一个文本窗口，然后从文本窗口中抽取一个随机单词，并在给定段落向量的情况下形成一个分类任务。根据本文的说法，单词<
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