Was ist Wortvektor im NLP?
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Video: Was ist Wortvektor im NLP?

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Anonim

Wortvektoren sind einfach Vektoren von Zahlen, die die Bedeutung von a. darstellen Wort . Im Wesentlichen sind traditionelle Ansätze zur NLP , wie z. B. One-Hot-Codierungen, erfassen keine syntaktischen (Struktur) und semantischen (Bedeutung) Beziehungen zwischen Sammlungen von Wörter und daher Sprache auf sehr naive Weise darstellen.

In ähnlicher Weise können Sie sich fragen, was Worteinbettungen in NLP sind.

Worteinbettungen sind im Grunde eine Form von Wort Darstellung, die das menschliche Sprachverständnis mit dem einer Maschine verbindet. Worteinbettungen sind verteilte Darstellungen von Text in einem n-dimensionalen Raum. Diese sind wesentlich für die Lösung der meisten NLP Probleme.

Was bedeutet neben dem oben genannten Wort Einbettung? Worteinbettung ist die Sammelbezeichnung für eine Reihe von Sprachmodellierungs- und Feature-Learning-Techniken in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), wobei Wörter oder Phrasen aus dem Vokabular werden zugeordnet zu Vektoren von reellen Zahlen.

Wie stellt man in dieser Hinsicht ein Wort als Vektor dar?

Wörter sind repräsentiert von dicht Vektoren wo ein Vektor repräsentiert die Projektion des Wort in eine kontinuierliche Vektor Platz. Es ist eine Verbesserung gegenüber den traditionellen Beutel-of- Wort Modellcodierungsschemata, bei denen große Vektoren wir sind es gewohnt vertreten jede einzelne Wort.

Was ist die Verwendung von Worteinbettungen?

Worteinbettung zielt darauf ab, eine Vektordarstellung mit einem viel geringeren dimensionalen Raum zu erstellen. Worteinbettung ist Gebraucht für semantisches Parsen, um Bedeutung aus Text zu extrahieren, um das Verständnis natürlicher Sprache zu ermöglichen.

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