Podcast
Questions and Answers
Jaký algoritmus se používá k odhadu slovních embeddingů?
Jaký algoritmus se používá k odhadu slovních embeddingů?
Jaké jsou architektury používané v modelu word2vec?
Jaké jsou architektury používané v modelu word2vec?
Jaké měřítko se používá k určení úrovně sémantické podobnosti mezi slovy v word2vec?
Jaké měřítko se používá k určení úrovně sémantické podobnosti mezi slovy v word2vec?
Co reprezentuje slovo embedding v architektuře CBOW?
Co reprezentuje slovo embedding v architektuře CBOW?
Signup and view all the answers
Kdo vyvinul algoritmus word2vec?
Kdo vyvinul algoritmus word2vec?
Signup and view all the answers
Jakým způsobem skip-gram architektura ovlivňuje váhu kontextových slov během predikce?
Jakým způsobem skip-gram architektura ovlivňuje váhu kontextových slov během predikce?
Signup and view all the answers
Jaký je hlavní rozdíl mezi architekturou CBOW a skip-gram?
Jaký je hlavní rozdíl mezi architekturou CBOW a skip-gram?
Signup and view all the answers
Jaký je cíl při trénování modelu pro predikci slov v korpusu?
Jaký je cíl při trénování modelu pro predikci slov v korpusu?
Signup and view all the answers
Co měří 'blízkost' ve frameworku pro učení slovních embeddingů?
Co měří 'blízkost' ve frameworku pro učení slovních embeddingů?
Signup and view all the answers
Jaký je účel vzoru sousedství N uvedeného ve studii?
Jaký je účel vzoru sousedství N uvedeného ve studii?
Signup and view all the answers
Study Notes
Word2vec a jeho funkce
- Word2vec je technika v přirozeném zpracování jazyka pro získávání vektorových reprezentací slov.
- Vektory odrážejí význam slova na základě okolních slov.
- Algoritmus odhaduje reprezentace modelováním textu ve velkém korpusu.
- Umožňuje detekci synonymních slov a návrhy dalších slov pro neúplné věty.
- Vyvinuli Tomáš Mikolov a jeho kolegové ve společnosti Google, publikováno v roce 2013.
Architektura a modely
- Word2vec reprezentuje slovo jako vektor čísel ve vysoké dimenzi, který zachycuje vztahy mezi slovy.
- Slova, která se objevují v podobných kontextech, jsou přiřazena k vektorům, které jsou blízko sebe, měřeno kosinovou podobností.
- Modely jsou mělké, dvouvrstvé neuronové sítě trénované k rekonstrukci jazykových kontextů slov.
Architektury CBOW a skip-gram
- Word2vec má dvě architektury: Continuous Bag-Of-Words (CBOW) a skipping-gram.
- CBOW funguje jako úkol "doplnění", kde embedding slova ovlivňuje pravděpodobnosti ostatních slov v kontextovém okně.
- Architektura skip-gram používá aktuální slovo k predikci okolních kontextových slov, přičemž klade větší váhu na blízká slova.
- CBOW je rychlejší, zatímco skip-gram lépe pracuje pro méně častá slova.
Členění a tréninkový cíl
- Po tréninku jsou slova vektorově umístěna tak, aby slova se společnými kontexty byla blízko sebe.
- Dissimilarita mezi slovy se odráží v jejich vzdálenosti ve vektorovém prostoru.
- Hlavním cílem je maximalizovat pravděpodobnost pro korpus pomocí sousedních slov pro predikci.
Sousední slova a predikční model
- Uvažováno je každé slovo v korpusu predikované každým dalším slovem v malém rozpětí, např. 4 slova.
- Tréninkový cíl maximalizuje celkovou pravděpodobnost korpusu viděnou modelem, který využívá sousední slova k predikci.
Studying That Suits You
Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.
Description
Tento kvíz se zaměřuje na techniku Word2vec v oblasti zpracování přirozeného jazyka. Prozkoumá jeho použití při vytváření vektorových reprezentací slov a jak tyto modely fungují při odhadu významu slov. Dozvíte se také, kdo Word2vec vyvinul a jaké má aplikace.
