Φορτώστε τα διανύσματα στο Spacy χρησιμοποιώντας: Η ακρίβεια μοντέλου word2vec μπορεί να βελτιωθεί χρησιμοποιώντας διαφορετικές παραμέτρους για εκπαίδευση, διαφορετικά μεγέθη σώματος ή διαφορετική αρχιτεκτονική μοντέλου. … Για παράδειγμα, το μοντέλο μπορεί να εκπαιδευτεί ώστε να παράγει ένα διάνυσμα για το new_york, αντί για τα διανύσματα εκπαίδευσης για το new_york.
Ποια ενσωμάτωση λέξης χρησιμοποιεί το spaCy;
Το
spaCy παρέχει ενσωματώσεις λέξεων 300 διαστάσεων για πολλές γλώσσες, που έχουν μάθει από μεγάλα σώματα. Με άλλα λόγια, κάθε λέξη στο λεξιλόγιο του μοντέλου αντιπροσωπεύεται από μια λίστα 300 αριθμών κινητής υποδιαστολής – ένα διάνυσμα – και αυτά τα διανύσματα είναι ενσωματωμένα σε ένα χώρο 300 διαστάσεων.
Τι άλλο μοντέλο χρησιμοποιεί το spaCy;
spaCy v2.0's Το σύστημα αναγνώρισης ονομαστικών οντοτήτων διαθέτει μια εξελιγμένη στρατηγική ενσωμάτωσης λέξεων χρησιμοποιώντας χαρακτηριστικά υπολέξεων και ενσωματώσεις "Bloom", ένα βαθύ συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο με υπολειπόμενες συνδέσεις και μια νέα προσέγγιση που βασίζεται στη μετάβαση στην ανάλυση επώνυμης οντότητας.
Χρησιμοποιεί το SpaCy Bert;
Αυτό το πακέτο παρέχει αγωγούς μοντέλων spaCy που τυλίγουν το πακέτο μετασχηματιστών Hugging Face, ώστε να μπορείτε να τους χρησιμοποιήσετε στο spaCy. Το αποτέλεσμα είναι εύκολη πρόσβαση σε αρχιτεκτονικές μετασχηματιστών τελευταίας τεχνολογίας, όπως BERT, GPT-2, XLNet, κ.λπ.
Είναι το word2vec ξεπερασμένο;
Το
Word2Vec και το bag-of-words/tf-idf είναι κάπως παρωχημένα το 2018 για μοντελοποίηση. Για εργασίες ταξινόμησης, το fasttext (https://github.com/facebookresearch/fastText) αποδίδει καλύτερα και πιο γρήγορα.
