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2、关于文档的向量表示模型，采用深度学习中的词向量表示模型和传统的单纯基于词频向量表示方法的区别的描述错误的是

A．传统文档的表示一般采用词袋BOW模型，表示为高维向量

B．深度学习中的词向量表示模型通常是一种低维度向量

C．深度学习中的词向量表示模型存在的一个突出问题就是“词汇鸿沟”现象

D．传统方法中词向量表示模型存在一个突出问题就是“词汇鸿沟”现象

参考答案和解析
深度学习中的词向量表示模型存在的一个突出问题就是“词汇鸿沟”现象
更多 “2、关于文档的向量表示模型，采用深度学习中的词向量表示模型和传统的单纯基于词频向量表示方法的区别的描述错误的是A．传统文档的表示一般采用词袋BOW模型，表示为高维向量B．深度学习中的词向量表示模型通常是一种低维度向量C．深度学习中的词向量表示模型存在的一个突出问题就是“词汇鸿沟”现象D．传统方法中词向量表示模型存在一个突出问题就是“词汇鸿沟”现象” 相关考题
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考题 单选题设n维列向量组α1，α2，…，αm（m＜n）线性无关，则n维列向量组β1，β2，…，βm线性无关的充分必要条件是（　　）.A 向量组α1，α2，…，αm可以由β1，β2，…，βm线性表示B 向量组β1，β2，…，βm可以由α1，α2，…，αm线性表示C 向量组α1，…，αm与向量组β1，…，βm等价D 矩阵A=（α1，…，αm）与矩阵B=（β1，…，βm）β）m
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考题 问答题设向量β(→)可由向量组α(→)1，α(→)2，…，α(→)r线性表示，但不能由向量组α(→)1，α(→)2，…，α(→)r－1线性表示，证明：　　（1）α(→)r不能由向量组α(→)1，α(→)2，…，α(→)r－1线性表示；　　（2）α(→)r能由α(→)1，α(→)2，…，α(→)r，β(→)线性表示。
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考题 单选题n维向量组，α(→)1，α(→)2，…，α(→)s（3≤s≤n）线性无关的充要条件是（　　）。A 存在一组不全为0的数k1，k2，…，ks，使kα(→)1＋k2α(→)2＋…＋ksα(→)s≠0(→)B α(→)1，α(→)2，…，α(→)s中任意两个向量都线性无关C α(→)1，α(→)2，…，α(→)s中存在一个向量不能由其余向量线性表示D α(→)1，α(→)2，…，α(→)s中任何一个向量都不能由其余向量线性表示
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考题 单选题设向量组α1，α2，…，αr（Ⅰ）是向量组α1，α2，…，αs（Ⅱ）的部分线性无关组，则（　　）.A （Ⅰ）是（Ⅱ）的极大线性无关组B r（Ⅰ）=r（Ⅱ）C 当（Ⅰ）中的向量均可由（Ⅱ）线性表示时，r（Ⅰ）=r（Ⅱ）D 当（Ⅱ）中的向量均可由（Ⅰ）线性表示时，r（Ⅰ）=r（Ⅱ）
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考题 单选题设n维列向量组α(→)1，α(→)2，…，α(→)m（m＜n）线性无关，则n维列向量组β(→)1，β(→)2，…，β(→)m线性无关的充分必要条件是（　　）。A 向量组α(→)1，α(→)2，…，α(→)m可以由β(→)1，β(→)2，…，β(→)m线性表示B 向量组β(→)1，β(→)2，…，β(→)m可以由α(→)1，α(→)2，…，α(→)m线性表示C 向量组α(→)1，α(→)2，…，α(→)m与向量组β(→)1，β(→)2，…，β(→)m等价D 矩阵A＝（α(→)1，α(→)2，…，α(→)m）与矩阵B＝（β(→)1，β(→)2，…，β(→)m）等价
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