Apakah vektor perkataan dalam NLP?
Apakah vektor perkataan dalam NLP?

Video: Apakah vektor perkataan dalam NLP?

Video: Apakah vektor perkataan dalam NLP?
Video: NLP with Python! Bag of Words (BoW) 2024, November
Anonim

Vektor perkataan adalah semata-mata vektor nombor yang mewakili maksud a perkataan . Pada dasarnya, pendekatan tradisional untuk NLP , seperti pengekodan satu-panas, tidak menangkap perhubungan sintaksis (struktur) dan semantik (makna) merentas koleksi perkataan dan, oleh itu, mewakili bahasa dengan cara yang sangat naif.

Begitu juga, anda mungkin bertanya, apakah perkataan Embeddings dalam NLP?

Pembenaman perkataan pada asasnya adalah satu bentuk perkataan representasi yang menghubungkan pemahaman manusia tentang bahasa dengan mesin. Pembenaman perkataan ialah perwakilan teks yang diedarkan dalam ruang dimensi-n. Ini adalah penting untuk menyelesaikan kebanyakan NLP masalah.

Selain di atas, apakah maksud perkataan embedding? Pembenaman perkataan ialah nama kolektif untuk satu set pemodelan bahasa dan teknik pembelajaran ciri dalam pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) di mana perkataan atau frasa daripada kosa kata dipetakan ke vektor daripada nombor nyata.

Dalam hal ini, bagaimana anda mewakili perkataan sebagai vektor?

Kata-kata adalah diwakili dengan padat vektor di mana a vektor mewakili unjuran bagi perkataan menjadi berterusan vektor angkasa lepas. Ia adalah penambahbaikan berbanding beg-of- perkataan skema pengekodan model di mana besar jarang vektor digunakan untuk mewakili setiap satu perkataan.

Apakah kegunaan perkataan Embeddings?

Pembenaman Perkataan bertujuan untuk mencipta perwakilan vektor dengan ruang dimensi yang jauh lebih rendah. Pembenaman Perkataan ialah digunakan untuk penghuraian semantik, untuk mengekstrak makna daripada teks untuk membolehkan pemahaman bahasa semula jadi.

Disyorkan: