Ano ang word vector sa NLP?
Ano ang word vector sa NLP?

Video: Ano ang word vector sa NLP?

Video: Ano ang word vector sa NLP?
Video: NLP with Python! Bag of Words (BoW) 2024, Nobyembre
Anonim

Mga vector ng salita ay simple mga vector ng mga bilang na kumakatawan sa kahulugan ng a salita . Sa esensya, tradisyonal na mga diskarte sa NLP , gaya ng mga one-hot na pag-encode, hindi kumukuha ng mga syntactic (istraktura) at semantic (kahulugan) na mga relasyon sa mga koleksyon ng mga salita at, samakatuwid, ay kumakatawan sa wika sa isang napakawalang muwang na paraan.

Katulad nito, maaari mong itanong, ano ang word Embeddings sa NLP?

Mga pag-embed ng salita ay karaniwang isang anyo ng salita representasyon na nagtulay sa pag-unawa ng tao sa wika sa isang makina. Mga pag-embed ng salita ay ipinamahagi na mga representasyon ng teksto sa isang n-dimensional na espasyo. Ang mga ito ay mahalaga para sa paglutas ng karamihan NLP mga problema.

Bukod sa itaas, ano ang kahulugan ng pag-embed ng salita? Pag-embed ng salita ay ang kolektibong pangalan para sa isang hanay ng pagmomodelo ng wika at tampok na mga diskarte sa pag-aaral sa natural language processing (NLP) kung saan mga salita o mga parirala mula sa bokabularyo ay nakamapa sa mga vector ng tunay na mga numero.

Sa bagay na ito, paano mo kinakatawan ang isang salita bilang isang vector?

Mga salita ay kinakatawan sa pamamagitan ng siksik mga vector saan a kinakatawan ng vector ang projection ng salita sa isang tuluy-tuloy vector space. Ito ay isang pagpapabuti sa higit sa tradisyonal na bag-of- salita modelo encoding scheme kung saan malaki kalat mga vector ay ginagamit upang kumatawan bawat isa salita.

Ano ang gamit ng salitang Embeddings?

Pag-embed ng Salita naglalayong lumikha ng representasyon ng vector na may mas mababang dimensional na espasyo. Pag-embed ng Salita ay ginamit para sa semantic parsing, upang kunin ang kahulugan mula sa teksto upang paganahin ang natural na pag-unawa sa wika.

Inirerekumendang: