Šta je vektor reči u NLP-u?
Šta je vektor reči u NLP-u?

Video: Šta je vektor reči u NLP-u?

Video: Šta je vektor reči u NLP-u?
Video: 10. Natural Language Processing: лекция от ABBYY 2024, Maj
Anonim

Vektori riječi su jednostavno vektori brojeva koji predstavljaju značenje a riječ . U suštini, tradicionalni pristupi NLP , kao što su one-hot kodiranja, ne hvataju sintaktičke (strukture) i semantičke (značenje) odnose između kolekcija riječi i stoga predstavljaju jezik na veoma naivan način.

Slično, možete pitati, šta je riječ Embeddings u NLP-u?

Word embeddings su u osnovi oblik riječ reprezentacija koja povezuje ljudsko razumevanje jezika sa razumevanjem mašine. Word embeddings su distribuirane reprezentacije teksta u n-dimenzionalnom prostoru. One su neophodne za rješavanje većine NLP probleme.

Osim gore navedenog, šta znači ugrađivanje riječi? Ugrađivanje riječi je skupni naziv za skup tehnika modeliranja jezika i karakteristika u obradi prirodnog jezika (NLP) gdje riječi ili fraze iz vokabulara su mapirane vektori realnih brojeva.

U tom smislu, kako predstavljate riječ kao vektor?

Riječi su zastupljeni by dense vektori gdje a vektor predstavlja projekcija riječ u kontinuirano vektor svemir. To je poboljšanje u odnosu na tradicionalniju torbu- riječ sheme kodiranja modela gdje su velike rijetke vektori bili navikli predstavljaju svaki riječ.

Koja je upotreba riječi Embeddings?

Word Embedding ima za cilj da stvori vektorsku reprezentaciju sa mnogo nižim dimenzionalnim prostorom. Word Embedding je korišteno za semantičko raščlanjivanje, za izdvajanje značenja iz teksta kako bi se omogućilo razumijevanje prirodnog jezika.

Preporučuje se: