Įkelkite vektorius į „Spacy“, naudodami: Word2vec modelio tikslumą galima pagerinti naudojant skirtingus mokymo parametrus, skirtingus korpuso dydžius arba skirtingą modelio architektūrą. … Pavyzdžiui, modelis gali būti išmokytas sukurti vektorių new_york, o ne lavinti vektorius New_york.
Kokį žodį įterpdamas naudoja spaCy?
spaCy teikia 300 matmenų žodžių įterpimus kelioms kalboms, kurios buvo išmoktos iš didelių korpusų. Kitaip tariant, kiekvienas žodis modelio žodyne yra pavaizduotas 300 slankiojo kablelio skaičių sąrašu – vektoriumi – ir šie vektoriai yra įterpti į 300 matmenų erdvę.
Kokį modelį naudoja spaCy?
spaCy v2.0's Pavadintų objektų atpažinimo sistema turi sudėtingą žodžių įterpimo strategiją, naudojančią požodžių ypatybes ir „Bloom“įterpimus, gilų konvoliucinį neuroninį tinklą su likutiniais ryšiais ir naują pereinamuoju metodu įvardytų objektų analizei.
Ar „spaCy“naudoja „Bert“?
Šiame pakete pateikiami erdvūs vamzdynų modeliai, kurie apgaubia Hugging Face transformatorių paketą, kad galėtumėte juos naudoti erdviuose. Rezultatas – patogi prieiga prie pažangiausių transformatorių architektūrų, tokių kaip BERT, GPT-2, XLNet ir kt.
Ar word2vec pasenęs?
Word2Vec ir bag-of-words/tf-idf yra šiek tiek pasenę 2018 m. modeliavimui. Atliekant klasifikavimo užduotis, greitasis tekstas (https://github.com/facebookresearch/fastText) veikia geriau ir greičiau.
