რა არის სიტყვის ვექტორი NLP-ში?

2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49

სიტყვების ვექტორები არიან უბრალოდ ვექტორები რიცხვების, რომლებიც წარმოადგენენ a-ს მნიშვნელობას სიტყვა . არსებითად, ტრადიციული მიდგომები NLP , როგორიცაა ერთჯერადი დაშიფვრები, არ ასახავს სინტაქსურ (სტრუქტურას) და სემანტიკურ (მნიშვნელობებს) ურთიერთობებს კოლექციებში. სიტყვები და, მაშასადამე, ენას ძალიან გულუბრყვილოდ წარმოადგენენ.

ანალოგიურად, თქვენ შეიძლება იკითხოთ, რა არის სიტყვა Embeddings NLP-ში?

სიტყვების ჩასმა ძირითადად ფორმაა სიტყვა წარმოდგენა, რომელიც აკავშირებს ენის ადამიანის გაგებას მანქანასთან. სიტყვების ჩასმა არის ტექსტის განაწილებული გამოსახულებები n-განზომილებიან სივრცეში. უმეტესობის გადასაჭრელად ეს აუცილებელია NLP პრობლემები.

გარდა ზემოთ, რას ნიშნავს სიტყვის ჩანერგვა? სიტყვების ჩანერგვა არის კოლექტიური სახელწოდება ენის მოდელირებისა და მხატვრული სწავლის ტექნიკის ნაკრებისთვის ბუნებრივი ენის დამუშავებაში (NLP), სადაც სიტყვები ან ფრაზები ლექსიკის რუქაზე ვექტორები რეალური რიცხვებიდან.

ამ მხრივ, როგორ წარმოგიდგენთ სიტყვას ვექტორად?

სიტყვები არიან წარმოდგენილი მკვრივით ვექტორები სადაც ა ვექტორი წარმოადგენს -ის პროექცია სიტყვა უწყვეტად ვექტორი სივრცე. ეს არის გაუმჯობესება, ვიდრე ტრადიციული ჩანთა სიტყვა მოდელის კოდირების სქემები, სადაც დიდი იშვიათია ვექტორები შეჩვეული იყვნენ წარმოდგენა თითოეული სიტყვა.

რაში მდგომარეობს სიტყვა Embeddings-ის გამოყენება?

სიტყვების ჩანერგვა მიზნად ისახავს ვექტორული წარმოდგენის შექმნას გაცილებით დაბალი განზომილებიანი სივრცით. სიტყვების ჩანერგვა არის გამოყენებული სემანტიკური პარსინგისთვის, ტექსტიდან მნიშვნელობის ამოღება ბუნებრივი ენის გაგების გასააქტიურებლად.