🧠Что такое Word Embeddings и зачем они нужны в NLP?
В новой статье на Machine Learning Mastery объясняется, как word embeddings (векторные представления слов) преобразили обработку естественного языка.
📌 Что такое word embeddings?
Это способ представить слова в виде плотных векторов в многомерном пространстве, где семантически похожие слова располагаются рядом. Например, вектора для слов "король" и "королева" будут близки друг к другу. Это основано на гипотезе распределения: слова, встречающиеся в похожих контекстах, имеют схожее значение.
🔧 Как их использовать?
- Предобученные модели: можно использовать готовые embeddings, такие как Word2Vec, GloVe, FastText или ELMo. - Обучение с нуля: с помощью библиотек, например, Gensim или PyTorch, можно обучить собственные embeddings на вашем корпусе данных.
### 🤖 Embeddings в современных языковых моделях
В трансформерах, таких как BERT, embeddings являются первым слоем (`nn.Embedding`), преобразующим токены в векторы. Эти вектора затем обрабатываются слоями внимания для понимания контекста и значений слов в предложении.
🧠Что такое Word Embeddings и зачем они нужны в NLP?
В новой статье на Machine Learning Mastery объясняется, как word embeddings (векторные представления слов) преобразили обработку естественного языка.
📌 Что такое word embeddings?
Это способ представить слова в виде плотных векторов в многомерном пространстве, где семантически похожие слова располагаются рядом. Например, вектора для слов "король" и "королева" будут близки друг к другу. Это основано на гипотезе распределения: слова, встречающиеся в похожих контекстах, имеют схожее значение.
🔧 Как их использовать?
- Предобученные модели: можно использовать готовые embeddings, такие как Word2Vec, GloVe, FastText или ELMo. - Обучение с нуля: с помощью библиотек, например, Gensim или PyTorch, можно обучить собственные embeddings на вашем корпусе данных.
### 🤖 Embeddings в современных языковых моделях
В трансформерах, таких как BERT, embeddings являются первым слоем (`nn.Embedding`), преобразующим токены в векторы. Эти вектора затем обрабатываются слоями внимания для понимания контекста и значений слов в предложении.
The administrator of a telegram group, "Suck Channel," was sentenced to six years and six months in prison for seven counts of incitement yesterday. In 2018, Telegram’s audience reached 200 million people, with 500,000 new users joining the messenger every day. It was launched for iOS on 14 August 2013 and Android on 20 October 2013. Just as the Bitcoin turmoil continues, crypto traders have taken to Telegram to voice their feelings. Crypto investors can reduce their anxiety about losses by joining the “Bear Market Screaming Therapy Group” on Telegram. Joined by Telegram's representative in Brazil, Alan Campos, Perekopsky noted the platform was unable to cater to some of the TSE requests due to the company's operational setup. But Perekopsky added that these requests could be studied for future implementation. During a meeting with the president of the Supreme Electoral Court (TSE) on June 6, Telegram's Vice President Ilya Perekopsky announced the initiatives. According to the executive, Brazil is the first country in the world where Telegram is introducing the features, which could be expanded to other countries facing threats to democracy through the dissemination of false content.
from us
