Mi a szóvektor az NLP-ben?

2024 Szerző: Lynn Donovan | [email protected]. Utoljára módosítva: 2023-12-15 23:48

Szóvektorok egyszerűen vannak vektorok számok, amelyek a jelentését reprezentálják szó . Lényegében a hagyományos megközelítések NLP , mint például a one-hot kódolások, nem rögzítik a szintaktikai (struktúra) és szemantikai (jelentés) kapcsolatokat a gyűjtemények között. szavak és ezért nagyon naiv módon ábrázolják a nyelvet.

Hasonlóképpen felteheti a kérdést, hogy mit jelent a beágyazás az NLP-ben?

Szóbeágyazások alapvetően egy formája szó reprezentáció, amely áthidalja a nyelv emberi megértését a gépével. Szóbeágyazások a szöveg elosztott reprezentációi egy n-dimenziós térben. Ezek a legtöbb megoldáshoz elengedhetetlenek NLP problémákat.

A fentieken kívül mit jelent a beágyazás szó? Szóbeágyazás a nyelvi modellezési és jellemzőtanulási technikák gyűjtőneve a természetes nyelvi feldolgozásban (NLP), ahol szavak vagy a szókincs kifejezései vannak leképezve vektorok valós számokból.

Ebben a tekintetben hogyan ábrázol egy szót vektorként?

Szavak vannak képviselve által sűrű vektorok hol egy vektor képviseli a vetülete a szó folyamatossá vektor tér. Ez előrelépés a hagyományos táskához képest szó modellkódolási sémák, ahol nagy ritka vektorok megszokták képviselni minden egyes szó.

Mi a beágyazás szó használata?

Szóbeágyazás célja egy sokkal kisebb dimenziós térrel rendelkező vektoros ábrázolás létrehozása. Szóbeágyazás van használt szemantikai elemzéshez, jelentés kinyeréséhez a szövegből a természetes nyelv megértésének lehetővé tétele érdekében.