Публикации по теме 'word-embeddings'


Методы представления текста для НЛП
Мы не можем просто взять абзац и передать его непосредственно математическому алгоритму; символы, слова или фразы должны быть преобразованы в числа. Для этого существует несколько подходов, и все они имеют свои преимущества и недостатки в зависимости от ваших потребностей. Горячее кодирование Это просто — каждое слово или символ получает число, а числа представлены в виде вектора единиц и нулей. Например, фраза ниже состоит из трех слов: Inga goes hiking Каждое слово можно..
Понимание встраивания нейронной сети
Глубокое погружение в встраивание нейронных сетей Я затрагивал тему встраивания/встраивания векторов в предыдущих сообщениях блога о векторных базах данных и разработке приложений ML , но еще не углублялся в встраивание и некоторые теории, лежащие в основе работы моделей встраивания. Таким образом, эта статья будет посвящена более подробному изучению встраивания/встраивания векторов, а также тому, как они используются в современных алгоритмах и конвейерах машинного обучения...
Консервирование канда - веселье с омонимами и векторами слов
Александра Веркаутерен, старший инженер NLU, Faction XYZ. Поскольку компания специализируется на понимании естественного языка, встраивание слов является одним из строительных блоков нашей технологии. Наши модели NLU должны быть способны правильно «понимать» то, что написано или сказано. Один из способов сделать это - использовать модель классификации намерений: когда пользователь вводит предложение, модель предсказывает намерение. Таким образом, точная классификация намерений имеет..
Вложения слов с сохранением настроения
Вложения слов с сохранением настроения Встраивание слов - это метод, который отображает слова в пространство с использованием непрерывных векторов значений, так что слова, имеющие схожий контекст, кажутся ближе друг к другу. Обычно это делается путем взятия большого массива данных и последующего извлечения из него вложенных слов с помощью Word2Vec, GloVE или какого-либо другого алгоритма. Эти алгоритмы помогают улавливать семантический и синтаксический контексты разных слов, но сильно..
Шаг 7: Итоги семестра
Этот пост будет несколько отличаться от других, потому что это более формальный отчет о том, чем я занимался в течение семестра. Если вы читали мои посты по пути, во-первых, спасибо! Этот отчет может показаться вам немного избыточным, но это (надеюсь) хорошее резюме того, что я смог сделать в этом семестре. Оставайтесь с нами, потому что этот проект еще не завершен! Больше обновлений будет в январе. И. Введение и цель проекта В течение последних четырех месяцев я был..
#0to1 в NLP Episode 4: Word Embeddings (без контекста, на основе предсказания)
Предиктивное встраивание Модели предиктивного встраивания представляют собой неглубокие нейронные сети, обученные предсказывать целевое слово/слова из слова/слов окружающего контекста для создания векторного встраивания целевого объекта. Вложения слов, полученные из этих типов моделей, надежны для таких задач, как текстовое сходство и аналогии, поскольку векторы слов, имеющих одинаковое значение, близки друг к другу в n-мерном пространстве. Модели также способны выполнять «волшебную»..
Как подготовить данные для НЛП, компьютерного зрения, обработки звука!! Часть -1
«Алгоритмы машинного обучения принимают только числа» О нет!!!! Только цифры??? Итак, что делать с текстовыми данными, данными изображений, аудиоданными?? Что ж, если вы сделаете что-то и превратите свои текстовые данные в число, это запустит НЛП . Если вы что-то сделаете и преобразуете данные видео/изображения в число, которое будет компьютерным зрением Да, вы правы. Audio to Number -> Обработка звука Трудно переварить, да? Нам нужны данные!! Кроме того, нам нужно,..