Улучшение Word2Vec, которое учитывает не только локальные взаимосвязи слов, но и связи слов в рамках всего корпуса
Год выпуска: 2014
Описание
Модель (Global Vectors) преобразует слова в семантические векторы. Если два слова похожи по значению, то расстояние между их векторами также будет невелико. Во время обучения модели используются глобальные статистики, извлеченные из корпуса, то есть учитываются не только сведения о локальном контексте слова.
Примеры использования:
Нововведения
В отличие от Word2Vec Glove учитывает не локальный контекст слова, а глобальную связь с другими словами в корпусе
Количество параметров: V * d, где V – размер словаря, d – размерность вектора
Область: NLP
Документ вводит юридическое определение искусственного интеллекта, а также суверенной и национальной языковых моделей. Им придется проходить проверку на соответствие традиционным…
Генеративная поэзия появилась задолго до ChatGPT. Компьютеры генерируют стихи уже больше 60 лет, а сама мечта заставить машину рифмовать —…
Как специалисты по машинному обучению наводят порядок при работе с большими корпусами? Что нужно сделать, чтобы эксперимент был воспроизводимым, качество…