Встраивание слов — это изученное представление текста, в котором слова, имеющие одинаковое значение, имеют аналогичное представление. Это подход к представлению слов и документов, который можно считать одним из ключевых прорывов для впечатляющей эффективности методов глубокого обучения при решении сложных задач обработки естественного языка.
Алгоритмы встраивания слов
Существует три основных алгоритма обучения встраиванию слов из текстовых данных. Слой встраивания — это встраивание слов, которое изучается совместно с моделью нейронной сети в конкретной задаче обработки естественного языка. Это требует, чтобы текст документа был очищен и подготовлен таким образом, чтобы каждое слово было закодировано горячим способом. Слой внедрения используется на переднем конце нейронной сети. Это соответствует контролируемому способу с использованием алгоритма обратного распространения ошибки. Word2Vec — это статистический метод для эффективного обучения автономному встраиванию слов из текстового корпуса. Он был разработан, чтобы сделать обучение встраиванию на основе нейронной сети более эффективным, и с тех пор стал стандартом де-факто для разработки предварительно обученного встраивания слов. Алгоритм Global Vectors или GloVe является расширением метода Word2Vec для эффективного изучения векторов слов. GloVe — это подход, объединяющий глобальную статистику методов матричной факторизации с локальным контекстным обучением в word2vec.
Библиотека Gensim Python
Gensim — это библиотека Python с открытым исходным кодом для обработки естественного языка с упором на тематическое моделирование. Gensim — это зрелый, целенаправленный и эффективный набор инструментов НЛП для тематического моделирования. Он также предоставляет инструменты для загрузки предварительно обученных вложений слов в нескольких форматах, а также для использования и запроса загруженных вложений.
