Töltse be a vektorokat a Space-be a következőkkel: A word2vec modell pontossága javítható különböző paraméterek használatával a képzéshez, különböző korpuszméretekkel vagy eltérő modellarchitektúrával. … Például a modell tanítható úgy, hogy vektort állítson elő new_york-hoz, ahelyett, hogy a new-york-i vektorokat tanítaná.
Melyik szóbeágyazást használja a spaCy?
A
spaCy 300-dimenziós szóbeágyazást biztosít számos nyelvhez, amelyeket nagy korpuszokból tanultak meg. Más szavakkal, a modell szókincsében minden egyes szót egy 300 lebegőpontos számból álló lista képvisel – egy vektor –, és ezek a vektorok egy 300 dimenziós térbe vannak beágyazva.
Milyen modellt használ a spaCy?
spaCy v2.0's A névre szóló entitásfelismerő rendszer kifinomult szóbeágyazási stratégiát tartalmaz részszavak jellemzőit és "Bloom" beágyazást, mély konvolúciós neurális hálózatot maradék kapcsolatokkal, valamint új, átmeneten alapuló megközelítést a megnevezett entitások elemzéséhez.
Használja a spaCy Bert?
Ez a csomag tágas modellcsővezetékeket biztosít, amelyek beburkolják a Hugging Face transzformátorcsomagját, így használhatja őket a térben. Az eredmény kényelmes hozzáférés a legmodernebb transzformátor-architektúrákhoz, mint például a BERT, GPT-2, XLNet stb.
A word2vec elavult?
A
Word2Vec és a bag-of-words/tf-idf kissé elavult 2018-ban a modellezés szempontjából. Az osztályozási feladatoknál a fasttext (https://github.com/facebookresearch/fastText) jobban és gyorsabban teljesít.
