Wat is woordvektor in NLP?
Wat is woordvektor in NLP?

Video: Wat is woordvektor in NLP?

Video: Wat is woordvektor in NLP?
Video: Introduction to NLP | Word Embeddings & Word2Vec Model 2024, November
Anonim

Woordvektore is eenvoudig vektore van getalle wat die betekenis van a verteenwoordig woord . In wese, tradisionele benaderings tot NLP , soos een-warm enkoderings, vang nie sintaktiese (struktuur) en semantiese (betekenis) verhoudings oor versamelings van woorde en verteenwoordig dus taal op 'n baie naïewe manier.

Net so kan jy vra, wat is woordinbeddings in NLP?

Woordinbeddings is basies 'n vorm van woord voorstelling wat die menslike begrip van taal na dié van 'n masjien oorbrug. Woordinbeddings is verspreide voorstellings van teks in 'n n-dimensionele ruimte. Dit is noodsaaklik om die meeste op te los NLP probleme.

Behalwe hierbo, wat is die betekenis van woordinbedding? Woord inbedding is die versamelnaam vir 'n stel taalmodellering en kenmerkleertegnieke in natuurlike taalverwerking (NLP) waar woorde of frases uit die woordeskat gekarteer word na vektore van reële getalle.

In hierdie verband, hoe stel jy 'n woord as 'n vektor voor?

Woorde is verteenwoordig deur digte vektore waar 'n vektor verteenwoordig die projeksie van die woord in 'n aaneenlopende vektor spasie. Dit is 'n verbetering bo meer die tradisionele sak-van- woord model enkodering skemas waar groot yl vektore gewoond was aan verteenwoordig elk woord.

Wat is die gebruik van woordinbeddings?

Woordinbedding beoog om 'n vektorvoorstelling met 'n veel laer dimensionele ruimte te skep. Woordinbedding is gebruik word vir semantiese ontleding, om betekenis uit teks te onttrek om natuurlike taalbegrip moontlik te maak.

Aanbeveel: