Ի՞նչ է բառի վեկտորը NLP-ում:
Ի՞նչ է բառի վեկտորը NLP-ում:

Video: Ի՞նչ է բառի վեկտորը NLP-ում:

Video: Ի՞նչ է բառի վեկտորը NLP-ում:
Video: NLP with Python! Bag of Words (BoW) 2024, Նոյեմբեր
Anonim

Բառի վեկտորներ պարզապես են վեկտորներ թվերի, որոնք ներկայացնում են a-ի նշանակությունը բառ . Ըստ էության, ավանդական մոտեցումներ NLP , ինչպիսիք են մեկ տաք կոդավորումները, չեն ֆիքսում շարահյուսական (կառուցվածքը) և իմաստային (իմաստ) հարաբերությունները հավաքածուների միջև բառերը և, հետևաբար, լեզուն ներկայացնում են շատ միամիտ կերպով:

Նմանապես, դուք կարող եք հարցնել, թե ինչ է բառի ներդրումը NLP-ում:

Բառերի ներկառուցումներ հիմնականում ձև են բառ ներկայացում, որը կամրջում է մարդու լեզվի ըմբռնումը մեքենայի հասկացողության հետ: Բառերի ներկառուցումներ n-չափ տարածության մեջ տեքստի բաշխված ներկայացումներ են: Սրանք էական են մեծ մասը լուծելու համար NLP խնդիրներ.

Բացի վերևից, ո՞րն է բառի ներդրման իմաստը: Բառի ներդրում Բնական լեզվի մշակման (NLP) լեզվի մոդելավորման և առանձնահատկությունների ուսուցման տեխնիկայի հավաքածուի հավաքական անվանումն է, որտեղ բառերը կամ բառապաշարից արտահայտությունները քարտեզագրվում են վեկտորներ իրական թվերից։

Այս առումով ինչպե՞ս եք բառը ներկայացնում որպես վեկտոր:

Բառեր են ներկայացված խիտ կողմից վեկտորներ որտեղ ա վեկտորը ներկայացնում է -ի պրոյեկցիան բառ շարունակականի մեջ վեկտոր տարածություն. Դա ավելի շատ բարելավում է ավանդական պայուսակի համեմատ բառ մոդելի կոդավորման սխեմաներ, որտեղ մեծ նոսր է վեկտորներ սովոր էին ներկայացնել յուրաքանչյուրը բառ.

Ո՞րն է բառի ներդրման օգտագործումը:

Բառի ներդրում նպատակ ունի ստեղծել վեկտորային ներկայացում շատ ավելի ցածր ծավալային տարածությամբ: Բառի ներդրում է օգտագործված իմաստային վերլուծության համար՝ տեքստից իմաստ հանելու համար՝ բնական լեզվի ըմբռնումը հնարավոր դարձնելու համար:

Խորհուրդ ենք տալիս: