Pembenaman Perkataan

Apakah pembenaman perkataan?

Pembenaman perkataan ialah sejenis perwakilan perkataan yang digunakan dalam pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan pembelajaran mesin. Ia melibatkan pemetaan perkataan atau frasa kepada vektor nombor nyata dalam ruang vektor berterusan. Ideanya ialah perkataan dengan makna yang serupa akan mempunyai benam yang serupa, menjadikannya lebih mudah untuk algoritma memahami dan memproses bahasa.

Berikut ialah butiran lanjut tentang cara ia berfungsi:

1. Perwakilan Vektor: Setiap perkataan diwakili sebagai vektor (senarai nombor). Sebagai contoh, perkataan "raja" mungkin diwakili oleh vektor seperti [0.3, 0.1, 0.7, ...].
2. Kesamaan Semantik: Perkataan yang mempunyai makna yang serupa dipetakan pada titik berdekatan dalam ruang vektor. Jadi, "raja" dan "ratu" akan rapat antara satu sama lain, manakala "raja" dan "epal" akan lebih jauh.
3. Dimensi: Vektor biasanya berdimensi tinggi (cth., 100 hingga 300 dimensi). Dimensi yang lebih tinggi boleh menangkap perhubungan semantik yang lebih halus, tetapi juga memerlukan lebih banyak data dan sumber pengiraan.
4. Latihan: Pembenaman ini biasanya dipelajari daripada korpora teks besar menggunakan model seperti Word2Vec, GloVe (Vektor Global untuk Perwakilan Word) atau teknik yang lebih maju seperti BERT (Perwakilan Pengekod Dua Arah daripada Transformers).

Pembenaman perkataan pra terlatih

Pembenaman perkataan pra-latihan ialah vektor yang mewakili perkataan dalam ruang vektor berterusan, di mana perkataan yang serupa secara semantik dipetakan ke titik berdekatan. Ia dijana melalui latihan mengenai korpora teks besar, menangkap hubungan sintaksis dan semantik antara perkataan. Pembenaman ini berguna dalam pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) kerana ia menyediakan perwakilan perkataan yang padat dan bermaklumat, yang boleh meningkatkan prestasi pelbagai tugasan NLP.

Apakah contoh benam perkataan yang telah dilatih?

1. Word2Vec: Dibangunkan oleh Google, ia mewakili perkataan dalam ruang vektor dengan melatih korpora teks besar menggunakan sama ada Model Beg Perkataan Berterusan (CBOW) atau Langkau-Gram.
2. GloVe (Vektor Global untuk Perwakilan Perkataan): Dibangunkan oleh Stanford, ia memfaktorkan matriks kejadian bersama perkataan ke dalam vektor berdimensi lebih rendah, menangkap maklumat statistik global.
3. FastText: Dibangunkan oleh Facebook, ia dibina di atas Word2Vec dengan mewakili perkataan sebagai beg aksara n-gram, yang membantu mengendalikan perkataan di luar perbendaharaan kata dengan lebih baik.

Memvisualisasikan benam perkataan yang telah dilatih boleh membantu anda memahami perhubungan dan struktur perkataan dalam ruang benam.

Atas ialah kandungan terperinci Pembenaman Perkataan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!