L'incorporation de mots est le nom collectif d'un ensemble de techniques de modélisation du langage et d'apprentissage de fonctionnalités en PNL où les mots sont mappés à des vecteurs de nombres réels dans un espace de faible dimension, par rapport à la taille du vocabulaire.
Dans de nombreuses bibliothèques de réseaux neuronaux, il existe des «couches d'intégration», comme dans Keras ou Lasagne . Je ne suis pas sûr de comprendre son fonctionnement, malgré la lecture de la documentation. Par exemple, dans la documentation de Keras, il est écrit: Transformez les entiers...
Besoin de comprendre le fonctionnement de la couche 'Enrobage' dans la bibliothèque Keras. J'exécute le code suivant en Python import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Embedding model = Sequential() model.add(Embedding(5, 2, input_length=5)) input_array =...
Après avoir formé les vecteurs de mots avec word2vec, vaut-il mieux les normaliser avant de les utiliser pour certaines applications en aval? C'est-à-dire quels sont les avantages / inconvénients de les
Comment utiliser un mot incorporé pour mapper un document sur un vecteur de caractéristiques approprié pour une utilisation avec apprentissage supervisé? Un mot incorporant mappe chaque mot www à un vecteur v∈Rdv∈Rdv \in \mathbb{R}^d , où ddd est un nombre non trop grand (par exemple 500). Les mots...
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 2 ans . J'utilise caret pour exécuter une forêt aléatoire validée de façon...
J'ai été impressionné par les résultats du document ICML 2014 " Représentations distribuées des peines et des documents " de Le et Mikolov. La technique qu'ils décrivent, appelée «vecteurs de paragraphe», apprend des représentations non supervisées de paragraphes / documents arbitrairement longs,...
J'ai essayé de comprendre le concept d'échantillonnage négatif dans le contexte de word2vec. Je suis incapable de digérer l'idée d'un échantillonnage [négatif]. Par exemple, dans les articles de Mikolov, l'attente d'échantillonnage négative est formulée comme suit: Journalσ( ⟨ W , c ⟩ ) + k ⋅ EcN∼...
Je me demande pourquoi skip-gram est meilleur pour les mots peu fréquents que CBOW dans word2vec. J'ai lu la réclamation sur https://code.google.com/p/word2vec/
Comment la couche d'intégration est-elle formée dans la couche d'intégration Keras? (par exemple, utiliser le backend tensorflow, ce qui signifie qu'il est similaire à word2vec, glove ou fasttext) Supposons que nous n'utilisions pas une intégration
Je me demande pourquoi le softmax hiérarchique est meilleur pour les mots peu fréquents, alors que l'échantillonnage négatif est meilleur pour les mots fréquents, dans les modèles CBOW et skip-gram de word2vec. J'ai lu la réclamation sur https://code.google.com/p/word2vec/
J'ai des problèmes pour comprendre le modèle skip-gram de l'algorithme Word2Vec. Dans un sac de mots continu, il est facile de voir comment les mots de contexte peuvent "s'adapter" dans le réseau neuronal, car vous les basez en moyenne après avoir multiplié chacune des représentations de codage à...
Pour une tâche de traitement du langage naturel (NLP), on utilise souvent des vecteurs word2vec comme incorporation pour les mots. Cependant, il peut y avoir de nombreux mots inconnus qui ne sont pas capturés par les vecteurs word2vec simplement parce que ces mots ne sont pas assez souvent vus dans...
Une façon de générer des incorporations de mots est la suivante ( miroir ): Obtenez un corpus, par exemple: "J'aime voler. J'aime la PNL. J'aime le deep learning." Construisez le mot matrice de cooccurrence à partir de lui: Effectuez SVD sur XXX et conservez les kkk premières colonnes de U. U1 : |...
Je suis très nouveau dans les intégrations de mots. Je veux visualiser à quoi ressemblent les documents après leur apprentissage. J'ai lu que t-SNE est l'approche pour le faire. J'ai 100K documents avec 250 dimensions comme taille de l'incorporation. Plusieurs packages sont également disponibles....
J'essaie d'incorporer environ 60 millions de phrases dans un espace vectoriel , puis de calculer la similitude en cosinus entre elles. J'ai utilisé sklearn CountVectorizeravec une fonction de tokenizer construite sur mesure qui produit des unigrammes et des bigrammes. Il s'avère que pour obtenir...
J'ai du mal à comprendre cette phrase: La première architecture proposée est similaire à la NNLM à action directe, où la couche cachée non linéaire est supprimée et la couche de projection est partagée pour tous les mots (pas seulement la matrice de projection); ainsi, tous les mots sont projetés...
Dans les modèles CBOW et skip-gram de word2vec, comment le choix des vecteurs de mots de (matrice de mots d'entrée) par rapport au choix des vecteurs de mots de (matrice de mots de sortie) affecte-t-il la qualité des vecteurs de mots résultants?WWWW′W′W' CBOW: Skip-gram: