tgoop.com/bigdatai/1321
Last Update:
🧠 Что такое Word Embeddings и зачем они нужны в NLP?
В новой статье на Machine Learning Mastery объясняется, как word embeddings (векторные представления слов) преобразили обработку естественного языка.
📌 Что такое word embeddings?
Это способ представить слова в виде плотных векторов в многомерном пространстве, где семантически похожие слова располагаются рядом. Например, вектора для слов "король" и "королева" будут близки друг к другу. Это основано на гипотезе распределения: слова, встречающиеся в похожих контекстах, имеют схожее значение.
🔧 Как их использовать?
- Предобученные модели: можно использовать готовые embeddings, такие как Word2Vec, GloVe, FastText или ELMo.
- Обучение с нуля: с помощью библиотек, например, Gensim или PyTorch, можно обучить собственные embeddings на вашем корпусе данных.
### 🤖 Embeddings в современных языковых моделях
В трансформерах, таких как BERT, embeddings являются первым слоем (`nn.Embedding`), преобразующим токены в векторы. Эти вектора затем обрабатываются слоями внимания для понимания контекста и значений слов в предложении.
📚 Подробнее
BY Big Data AI
Share with your friend now:
tgoop.com/bigdatai/1321