Модели

FastText

Модель учитывает семантику частей слов, за счёт чего лучше понимает слова с опечатками и слова не из словаря.

date_range

Год выпуска: 2016

assignment

Описание

Модель для построения векторных представлений слов, отражающих их семантику. В отличие от Word2Vec и GloVe векторное представление слова строится по векторным представлениям его n-gram: векторное представление слова равно сумме векторных представлений составляющих его n-gram. Таким образом, модель выучивает внутреннюю структуру слов, что особенно полезно в случае морфологически богатых языков.

insert_link

Статья СБь

Примеры использования:

  • поиск документов по текстовому запросу;
  • кластеризация, классификация текстов;
  • использование в качестве инициализации матрицы эмбеддингов языковых моделей

Нововведения

Учитывает морфемику, лучше справляется со словами с опечатками, позволяет получать векторные представления для слов, которые не встречались в обучающем корпусе.

Количество параметров: V * d, где V – размер словаря, d – размерность вектора

Область: NLP

Share

Recent Posts

В России принят первый закон об ИИ

Документ вводит юридическое определение искусственного интеллекта, а также суверенной и национальной языковых моделей. Им придется проходить проверку на соответствие традиционным…

27.07.2026

Муза с перфокартами: как компьютеры учились писать стихи за полвека до нейросетей

Генеративная поэзия появилась задолго до ChatGPT. Компьютеры генерируют стихи уже больше 60 лет, а сама мечта заставить машину рифмовать —…

24.07.2026

MLOps для работы с текстом: принципы и минимальный набор инструментов

Как специалисты по машинному обучению наводят порядок при работе с большими корпусами? Что нужно сделать, чтобы эксперимент был воспроизводимым, качество…

20.07.2026