Публикации по теме 'word2vec'


Начало работы с Word2vec
Практическое руководство по созданию собственной модели word2vec Этот пост представляет собой руководство для начинающих по созданию встраиваемых слов с помощью word2vec. Существует две основных архитектуры для реализации word2vec: непрерывный пакет слов (CBOW) и skip-gram (SG) . В этой статье мы рассмотрим проблему встраивания слов более подробно и получим некоторый практический опыт работы с обеими архитектурами. Проблема Модели искусственного интеллекта не очень хорошо..
Понимание вложений слов НЛП - векторизация текста
Обработка текста на естественном языке и извлечение полезной информации из заданного слова, предложения с использованием методов машинного обучения и глубокого обучения требует, чтобы строка / текст были преобразованы в набор действительных чисел (вектор) - вложения Word. Вложения слов или векторизация слов - это методология в НЛП для сопоставления слов или фраз из словаря с соответствующим вектором действительных чисел, который используется для поиска предсказаний слов, сходства /..
Skip-Gram: алгоритм предсказания контекстных слов НЛП
НЛП - это область искусственного интеллекта, в которой мы пытаемся обрабатывать человеческий язык как текст или речь, чтобы сделать компьютеры похожими на людей. У людей большой объем данных записан в очень неорганизованном формате. Таким образом, любой машине сложно найти смысл в необработанном тексте. Чтобы заставить машину учиться на необработанном тексте, нам нужно преобразовать эти данные в векторный формат, который затем может быть легко обработан нашими компьютерами. Это..
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..
NLP Digest: Что можно сделать с камнем? Извлечение возможностей с помощью встраивания слов
TL; DR: Сообщите агенту, как разумно взаимодействовать с объектами, используя знания Википедии, неявно закодированные во встраиваниях слов. Ссылка на статью: https://arxiv.org/abs/1703.03429 Отказ от ответственности: я не являюсь автором этой статьи, и это резюме не рецензировалось кем-либо из авторов. Что такое извлечение аффорданса и почему мне это нужно? Список аффордантных глаголов для данного существительного - это подмножество возможных действий, которые возможны (или,..
Простое руководство по встраиванию Word и Word2Vec
В этом руководстве мы собираемся объяснить одну из новых и известных техник встраивания слов под названием Word2Vec, предложенную Mikolov et al. в 2013 году. Мы создали этот контент, используя разные источники информации, чтобы облегчить читателям доступ в одном месте. Я надеюсь, что это помогает. 1. Обзор Word2Vec Word2vec - это комбинация моделей, используемых для представления распределенных представлений слов в корпусе C. Word2Vec (W2V) - это алгоритм, который принимает корпус..
Обзор интеллектуального анализа текста в промышленности
Text Mining - одно из самых интересных и широко обсуждаемых приложений машинного обучения. Популярный подход к интеллектуальному анализу текста, Word2Vec, включает построение корпуса всех слов, появляющихся в наборе данных, а затем моделирование каждого блока текста в виде вектора, описывающего, какие слова он содержит. Word2Vec, вероятно, не будет долгосрочным решением для обработки естественного языка и интеллектуального анализа текста, потому что он полностью отбрасывает семантические..