Ce este vectorul de cuvinte în NLP?
Ce este vectorul de cuvinte în NLP?

Video: Ce este vectorul de cuvinte în NLP?

Video: Ce este vectorul de cuvinte în NLP?
Video: What is Word2Vec? A Simple Explanation | Deep Learning Tutorial 41 (Tensorflow, Keras & Python) 2024, Noiembrie
Anonim

Vectori de cuvinte sunt pur și simplu vectori de numere care reprezintă semnificația lui a cuvânt . În esență, abordările tradiționale ale NLP , cum ar fi codificările one-hot, nu captează relațiile sintactice (structură) și semantice (sens) din colecțiile de cuvinte și, prin urmare, reprezintă limba într-un mod foarte naiv.

În mod similar, vă puteți întreba, ce este încorporarea cuvântului în NLP?

Încorporarea cuvintelor sunt practic o formă de cuvânt reprezentare care face legătura între înțelegerea umană a limbajului și cea a unei mașini. Încorporarea cuvintelor sunt reprezentări distribuite ale textului într-un spațiu n-dimensional. Acestea sunt esențiale pentru rezolvarea celor mai multe NLP Probleme.

În afară de mai sus, care este semnificația cuvântului încorporare? Încorporarea cuvântului este numele colectiv pentru un set de modelare a limbajului și tehnici de învățare a caracteristicilor în procesarea limbajului natural (NLP) unde cuvinte sau fraze din vocabular sunt mapate vectori a numerelor reale.

În acest sens, cum reprezentați un cuvânt ca vector?

Cuvinte sunt reprezentat prin dens vectori unde un vectorul reprezintă proiecția lui cuvânt într-un continuu vector spaţiu. Este o îmbunătățire față de tradiționalul sac de- cuvânt schemele de codificare a modelului erau rare vectori erau obișnuiți reprezinta fiecare cuvânt.

La ce folosește cuvântul Embeddings?

Încorporarea cuvântului își propune să creeze o reprezentare vectorială cu un spațiu dimensional mult mai mic. Încorporarea cuvântului este folosit pentru analiza semantică, pentru a extrage sensul din text pentru a permite înțelegerea limbajului natural.

Recomandat: