Нейросети практика. Джейд Картер
сделать векторы слов, близкие друг к другу, если слова часто появляются в одних и тех же контекстах. Word2Vec предоставляет две архитектуры: Continuous Bag of Words (CBOW) и Skip-gram.
GloVe: GloVe (Global Vectors for Word Representation) также является методом создания векторных представлений слов. Он использует статистику совместной встречаемости слов в корпусе текста для определения семантических связей между словами. Главная идея GloVe заключается в том, чтобы сопоставить векторное представление каждого слова с его вероятностью появления в контексте других слов.
Оба метода, Word2Vec и GloVe, позволяют получить плотные векторные представления слов, в которых семантически похожие слова имеют близкие числовые значения. Эти векторные представления могут быть использованы в моделях глубокого обучения для анализа текста, классификации, генерации текста и других задач, где требуется работа с текстовыми данными.
Допустим, у нас есть набор предложений, и мы хотим создать векторные представления слов с использованием Word2Vec. Рассмотрим следующий пример:
Предложения:
1. "Я люблю готовить вкусную пиццу."
2. "Она предпочитает читать книги вечером."
Шаги для создания векторных представлений слов с помощью Word2Vec:
– Токенизация: Разделим каждое предложение на отдельные слова.
Результат:
Предложение 1: ["Я", "люблю", "готовить", "вкусную", "пиццу"]
Предложение 2: ["Она", "предпочитает", "читать", "книги", "вечером"]
– Обучение модели Word2Vec: Используем библиотеку Gensim для обучения модели Word2Vec на нашем наборе данных. Установим размерность векторов равной 100 и окно контекста равное 5.
Код на Python:
```python
from gensim.models import Word2Vec
sentences = [["Я", "люблю", "готовить", "вкусную", "пиццу"],
["Она", "предпочитает", "читать", "книги", "вечером"]]
model = Word2Vec(sentences, size=100, window=5)
```
– Получение векторных представлений слов: Теперь мы можем получить векторное представление каждого слова из обученной модели.
Код на Python:
```python
vector_pizza = model.wv["пиццу"]
vector_books = model.wv["книги"]
print("Векторное представление слова 'пиццу':")
print(vector_pizza)
print("\nВекторное представление слова 'книги':")
print(vector_books)
```
Вывод:
```
Векторное представление слова 'пиццу':
[0.12345678, -0.23456789, …] (вектор размерностью 100)
Векторное представление слова 'книги':
[0.98765432, -0.87654321, …] (вектор размерностью 100)
```
В результате мы получаем векторные представления слов "пиццу" и "книги", которые содержат числовые значения. Эти векторы представляют семантическую информацию о словах и могут быть использованы в различных задачах анализа текста или обработки естественного языка.
– Рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети (CNN): Рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети (CNN) являются популярными моделями глубокого обучения, которые широко применяются для обработки текстовых данных и анализа последовательностей.
Рекуррентные