Ielādējiet vektorus programmā Spacy, izmantojot: Word2vec modeļa precizitāti var uzlabot, izmantojot dažādus parametrus apmācībai, dažādus korpusa izmērus vai citu modeļa arhitektūru. … Piemēram, modeli var apmācīt izveidot vektoru new_york, nevis apmācīt vektorus New_york.
Kuru vārdu iegulšanu izmanto spaCy?
spaCy nodrošina 300 dimensiju vārdu iegulšanu vairākām valodām, kas apgūtas no lieliem korpusiem. Citiem vārdiem sakot, katrs vārds modeļa vārdnīcā ir attēlots ar 300 peldošā komata skaitļu sarakstu - vektoru - un šie vektori ir iegulti 300 dimensiju telpā.
Kādu modeli spaCy izmanto?
spaCy v2.0's Nosaukto entītiju atpazīšanas sistēma piedāvā izsmalcinātu vārdu iegulšanas stratēģiju, izmantojot apakšvārdu funkcijas un Bloom iegulšanu, dziļu konvolucionālu neironu tīklu ar atlikušajiem savienojumiem un jaunu, uz pāreju balstītu pieeju nosaukto entītiju parsēšanai.
Vai spaCy izmanto Bertu?
Šī pakotne nodrošina telpiskus modeļu cauruļvadus, kas iesaiņo Hugging Face transformatoru paketi, lai jūs varētu tos izmantot spaCy. Rezultāts ir ērta piekļuve modernākajām transformatoru arhitektūrām, piemēram, BERT, GPT-2, XLNet utt.
Vai word2vec ir novecojis?
Word2Vec un bag-of-words/tf-idf ir nedaudz novecojuši 2018. gadā modelēšanai. Klasifikācijas uzdevumiem ātrais teksts (https://github.com/facebookresearch/fastText) darbojas labāk un ātrāk.
