Laadige vektorid rakendusse Space, kasutades: Word2vec mudeli täpsust saab parandada, kasutades treeningul erinevaid parameetreid, erinevaid korpuse suurusi või erinevat mudeliarhitektuuri. … Näiteks saab mudelit õpetada tootma vektorit new_yorki jaoks, selle asemel, et õpetada vektoreid new_yorki jaoks.
Millist sõna manustamist spaCy kasutab?
spaCy pakub 300-mõõtmelisi sõnade manuseid mitme keele jaoks, mis on õpitud suurtest korpustest. Teisisõnu, mudeli sõnavaras on iga sõna esindatud 300 ujukomanumbri loendina – vektoriga – ja need vektorid on põimitud 300-mõõtmelisse ruumi.
Millist mudelit spaCy kasutab?
spaCy v2.0's Nimega olemi tuvastamise süsteem sisaldab keerukat sõna manustamisstrateegiat, mis kasutab alamsõna funktsioone ja "Bloom" manuseid, sügavat konvolutsioonilist närvivõrku koos jääkühendustega ja uudset üleminekupõhist lähenemisviisi nimega olemi sõelumiseks.
Kas spaCy kasutab Berti?
See pakett pakub ruumilisi mudeltorujuhtmeid, mis ümbritsevad Hugging Face'i trafode paketti, et saaksite neid ruumis kasutada. Tulemuseks on mugav juurdepääs nüüdisaegsetele trafoarhitektuuridele, nagu BERT, GPT-2, XLNet jne.
Kas word2vec on vananenud?
Word2Vec ja bag-of-words/tf-idf on modelleerimise jaoks 2018. aastal mõnevõrra vananenud. Klassifitseerimisülesannete puhul toimib kiirtekst (https://github.com/facebookresearch/fastText) paremini ja kiiremini.
