Բեռնեք վեկտորները Spacy-ում՝ օգտագործելով. word2vec մոդելի ճշգրտությունը կարելի է բարելավվել՝ օգտագործելով տարբեր պարամետրեր ուսուցման համար, տարբեր կորպուսի չափսեր կամ այլ մոդելի ճարտարապետություն: … Օրինակ, մոդելը կարող է վերապատրաստվել՝ ստեղծելու վեկտոր new_york-ի համար, փոխարենը ուսուցանելու վեկտորները New_york-ի և york-ի համար:
Ո՞ր բառի ներդրումն է օգտագործում spaCy-ն:
spaCy-ն ապահովում է 300-չափ բառերի ներկառուցումներ մի քանի լեզուների համար, որոնք սովորել են մեծ կորպորացիաներից: Այլ կերպ ասած, մոդելի բառապաշարի յուրաքանչյուր բառը ներկայացված է 300 լողացող կետով թվերի ցանկով` վեկտորով, և այդ վեկտորները ներկառուցված են 300-չափ տարածության մեջ::
Ի՞նչ մոդել է օգտագործում spaCy-ն:
spaCy v2.0's Անվանված էակությունների ճանաչման համակարգը ներառում է բառերի ներդրման բարդ ռազմավարություն՝ օգտագործելով ենթաբառերի առանձնահատկությունները և «Bloom» ներկառուցումները, մնացորդային կապերով խորը կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանց և անվանված կազմավորումների վերլուծության վրա հիմնված անցումային նոր մոտեցում:
Արդյո՞ք spaCy-ն օգտագործում է Bert:
Այս փաթեթը տրամադրում է spaCy մոդելի խողովակաշարեր, որոնք փաթաթում են Hugging Face-ի տրանսֆորմատորների փաթեթը, այնպես որ կարող եք դրանք օգտագործել spaCy-ում: Արդյունքը հարմարավետ մուտք է ժամանակակից տրանսֆորմատորային ճարտարապետություններին, ինչպիսիք են BERT, GPT-2, XLNet և այլն:
word2vec-ը հնա՞ծ է:
Word2Vec-ը և «back-of-words/tf-idf»-ը մոտավորապես հնացած են 2018 թվականին մոդելավորման համար: Դասակարգման առաջադրանքների համար արագ տեքստը (https://github.com/facebookresearch/fastText) ավելի լավ և արագ է աշխատում:
