ვექტორების ჩატვირთვა Spacy-ში გამოყენებით: word2vec მოდელის სიზუსტე შეიძლება გაუმჯობესდეს ვარჯიშისთვის სხვადასხვა პარამეტრის, კორპუსის სხვადასხვა ზომის ან განსხვავებული მოდელის არქიტექტურის გამოყენებით. … მაგალითად, მოდელის მომზადება შესაძლებელია ახალი და იორკისთვის ვექტორების შესაქმნელად.
რომელ სიტყვას იყენებს spaCy?
spaCy გთავაზობთ 300-განზომილებიანი სიტყვის ჩაშენებას რამდენიმე ენისთვის, რომლებიც შესწავლილია დიდი კორპუსებიდან. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, მოდელის ლექსიკაში თითოეული სიტყვა წარმოდგენილია 300 მცურავი წერტილის რიცხვის სიით - ვექტორი - და ეს ვექტორები ჩაშენებულია 300 განზომილებიან სივრცეში.
რა მოდელს იყენებს spaCy?
spaCy v2.0's დასახელებული ერთეულების ამოცნობის სისტემა აღჭურვილია სიტყვების ჩაშენების დახვეწილი სტრატეგიით ქვესიტყვების მახასიათებლებისა და "Bloom" ჩაშენებების გამოყენებით, ღრმა კონვოლუციური ნერვული ქსელი ნარჩენი კავშირებით და ახალი გადასვლებზე დაფუძნებული მიდგომა დასახელებული ერთეულების ანალიზისადმი..
იყენებს spaCy ბერტს?
ეს პაკეტი გთავაზობთ spaCy მოდელის მილსადენებს, რომლებიც ახვევენ Hugging Face-ის ტრანსფორმატორების პაკეტს, ასე რომ თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ ისინი spaCy-ში. შედეგი არის მოსახერხებელი წვდომა უახლესი ტრანსფორმატორების არქიტექტურებზე, როგორიცაა BERT, GPT-2, XLNet და ა.შ.
მოძველებულია word2vec?
Word2Vec და bag-of-words/tf-idf რაღაც მოძველებულია 2018 წელს მოდელირებისთვის. კლასიფიკაციის ამოცანებისთვის, fasttext (https://github.com/facebookresearch/fastText) უკეთ და სწრაფად მუშაობს.
