คำเวกเตอร์ใน NLP คืออะไร?
คำเวกเตอร์ใน NLP คืออะไร?

วีดีโอ: คำเวกเตอร์ใน NLP คืออะไร?

วีดีโอ: คำเวกเตอร์ใน NLP คืออะไร?
วีดีโอ: บทที่ 4n - NLP คืออะไร? บทเรียนจากอดีตสู่ปัจจุบัน 2024, พฤศจิกายน
Anonim

เวกเตอร์คำ เป็นเพียง เวกเตอร์ ของตัวเลขที่แสดงความหมายของ คำ . โดยพื้นฐานแล้ว แนวทางดั้งเดิมในการ NLP เช่น การเข้ารหัสแบบ one-hot ไม่ได้จับความสัมพันธ์แบบวากยสัมพันธ์ (โครงสร้าง) และความหมาย (ความหมาย) ในคอลเล็กชันของ คำ และด้วยเหตุนี้จึงแสดงภาษาอย่างไร้เดียงสา

ในทำนองเดียวกัน คุณอาจถามว่า การฝังคำใน NLP คืออะไร

การฝังคำ โดยพื้นฐานแล้วเป็นรูปแบบของ คำ การแสดงที่เชื่อมโยงความเข้าใจของมนุษย์เกี่ยวกับภาษากับภาษาของเครื่องจักร การฝังคำ เป็นการแสดงแทนข้อความในพื้นที่ n- มิติ สิ่งเหล่านี้จำเป็นสำหรับการแก้ปัญหาส่วนใหญ่ NLP ปัญหา.

ข้างบนนี้ คำว่า ฝัง คืออะไร ? ฝังคำ เป็นชื่อรวมสำหรับชุดของการสร้างแบบจำลองภาษาและเทคนิคการเรียนรู้คุณลักษณะในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) โดยที่ คำ หรือวลีจากคำศัพท์จะจับคู่กับ เวกเตอร์ ของจำนวนจริง

ในเรื่องนี้คุณแสดงคำเป็นเวกเตอร์ได้อย่างไร?

คำ เป็น เป็นตัวแทน โดยหนาแน่น เวกเตอร์ ที่ไหน เวกเตอร์แทน ประมาณการของ คำ อย่างต่อเนื่อง เวกเตอร์ ช่องว่าง. มันเป็นการปรับปรุงมากกว่าถุงของ- คำ รูปแบบการเข้ารหัสแบบจำลองที่กระจัดกระจายขนาดใหญ่ เวกเตอร์ เคยชินกับ แทน แต่ละ คำ.

การใช้คำว่า Embeddings คืออะไร?

การฝังคำ มีวัตถุประสงค์เพื่อสร้างการแสดงเวกเตอร์ด้วยพื้นที่มิติที่ต่ำกว่ามาก การฝังคำ เป็น ใช้แล้ว สำหรับการแยกวิเคราะห์ความหมายเพื่อแยกความหมายจากข้อความเพื่อให้เข้าใจภาษาธรรมชาติ

แนะนำ: