Публикации по теме 'word-embeddings'
Обзор текстовых представлений в НЛП
Обсуждение трех наиболее часто используемых типов ввода в НЛП.
Написание - всегда хороший выбор, когда дело доходит до разъяснения понимания данной темы. Изложив мысли на бумаге, можно прояснить идеи и выявить недоразумения. Хотя это может быть не самым удобным занятием, это действительно эффективный способ учиться и совершенствоваться.
Если вам когда-либо трудно что-то объяснить другу, что-то, что вы изучали какое-то время, но почему-то все еще не смогли четко и интуитивно изобразить..
Классификация текста - от набора слов до BERT - Часть 3 (fastText)
Эта история является частью серии Text Classification - From Bag-of-Words до BERT, реализующей несколько методов на Kaggle Competition под названием « Задача классификации токсичных комментариев » от Jigsaw (дочерняя компания Alphabet) . В этом конкурсе перед нами стоит задача построить многоголовую модель, способную обнаруживать различные типы токсичности, такие как угрозы, непристойность, оскорбления и ненависть на основе личных данных. Если вы не проверяли предыдущие..
Улучшение встраивания слов с помощью модели пропуска грамматики Kernel PCA
Проблемы обработки естественного языка нетривиальны, что делает их «сложной задачей для искусственного интеллекта» в области информатики. Чтобы понять предложение, нужно понимать не только слова, используемые в нем, но и контекст, в котором эти слова используются, поскольку слово может иметь очень разное значение при использовании в разных контекстах. Это делает понимание языка неоднозначным. Решение приходит, если сосредоточить внимание на «элементарных единицах» языка, «словах». Чтобы..
Вложение слов и модели векторных пространств
Модели векторного пространства фиксируют семантическое значение и отношения между словами. В этом посте я собираюсь рассказать о том, как создать векторы слов, которые фиксируют зависимости между словами, а затем визуализировать их отношения в двух измерениях с помощью PCA.
В этой теме я собираюсь поговорить о:
Знакомство с моделями векторных пространств Слово за словом и слово по дизайну документа Евклидово расстояние Косинусное подобие Визуализация и PCA
Заявление об..
Word2Vec (SkipGram) Разъяснил !!
Где текст встречается с ИИ
Вступление
В этой статье мы исследуем, что такое модель скип-грамм в Word2Vec, как создаются векторы и как их можно использовать. Основное внимание уделяется не введению, а тому, как прийти к словесным векторам.
Word2Vec - это один из способов создания «векторного представления» слов. Это часто называют встраиванием слов. Здесь цель состоит в том, чтобы расположить слова со схожим значением (или контекстом) близко друг к другу, а слова, которые не..
Встраивание слов: теоретические ограничения
Системы понимания естественного языка (NLU) должны распознавать значение слова в предложении на основе значений других слов в предложении. Там, где существует путаница, контекст дополнительно проясняет значения. В сегодняшней статье рассматривается работа Дж. Р. Ферта и его влияние на современную лингвистику корпуса и концепцию дизайна, известную как встраивание слов , которая широко используется в современных НЛП [i] , таких как чат-боты [ii] .
Работы Ферта не современны, так..
Встраивание слов в вложение многозначности
О моем исследовательском проекте
Это блог о моем последнем проекте, и он будет как можно короче (надеюсь).
Обработка естественного языка (NLP) - это способ соединения компьютерного языка с человеческим языком. Это не самое точное определение, но оно поможет лучше понять встраивание слов.
Первоначально НЛП запускается с присвоения уникального идентификатора слову. Таким образом мы смогли однозначно идентифицировать слово, но этого было недостаточно для обработки естественного..
