Çfarë është vektori i fjalëve në NLP?
Çfarë është vektori i fjalëve në NLP?

Video: Çfarë është vektori i fjalëve në NLP?

Video: Çfarë është vektori i fjalëve në NLP?
Video: NLP with Python! Bag of Words (BoW) 2024, Nëntor
Anonim

Vektorë fjalësh janë thjesht vektorët të numrave që paraqesin kuptimin e a fjalë . Në thelb, qasjet tradicionale ndaj NLP , të tilla si kodimet një-hot, nuk kapin marrëdhënie sintaksore (strukturë) dhe semantike (kuptim) nëpër koleksionet e fjalët dhe, për rrjedhojë, e paraqesin gjuhën në një mënyrë shumë naive.

Në mënyrë të ngjashme, ju mund të pyesni, çfarë është Embeddings fjalë në NLP?

ngulitje fjalësh janë në thelb një formë e fjalë përfaqësim që lidh të kuptuarit njerëzor të gjuhës me atë të një makinerie. ngulitje fjalësh janë paraqitje të shpërndara të tekstit në një hapësirë n-dimensionale. Këto janë thelbësore për zgjidhjen e shumicës NLP problemet.

Përveç sa më sipër, cili është kuptimi i futjes së fjalës? Përfshirja e fjalëve është emri kolektiv për një grup teknikash të modelimit të gjuhës dhe veçorive të të mësuarit në përpunimin e gjuhës natyrore (NLP) ku fjalët ose frazat nga fjalori janë hartuar vektorët të numrave realë.

Në këtë drejtim, si e përfaqësoni një fjalë si vektor?

Fjalët janë të përfaqësuar nga të dendura vektorët ku a vektori paraqet projeksioni i fjalë në një të vazhdueshme vektoriale hapësirë. Është një përmirësim në krahasim me çantën tradicionale fjalë Skemat e kodimit të modelit ku të rralla janë të mëdha vektorët ishin mësuar përfaqësojnë secili fjalë.

Cili është përdorimi i Embeddings së fjalëve?

Embedding fjalë synon të krijojë një paraqitje vektoriale me një hapësirë dimensionale shumë më të ulët. Embedding fjalë është të përdorura për analizimin semantik, për të nxjerrë kuptimin nga teksti për të mundësuar kuptimin e gjuhës natyrore.

Recommended: