Векторлорду Spacy'ге жүктөңүз: word2vec моделинин тактыгын машыгуу үчүн ар кандай параметрлерди, корпустун ар кандай өлчөмдөрүн же башка моделдин архитектурасын колдонуу менен жакшыртса болот. … Мисалы, моделди Нью-Йорк жана Нью-Йорк үчүн векторлорду окутуунун ордуна, Нью-Йорк үчүн вектор чыгарууга үйрөтсө болот.
SpaCy кыстаруу үчүн кайсы сөздү колдонот?
spaCy бир нече тилдер үчүн 300 өлчөмдүү сөз жалгаштырууларды менен камсыз кылат, алар чоң корпустан үйрөнүлгөн. Башкача айтканда, моделдин лексикасындагы ар бир сөз 300 калкыма чекиттердин тизмеси – вектор – менен көрсөтүлөт жана бул векторлор 300 өлчөмдүү мейкиндикке камтылган.
SpaCy кайсы нер моделин колдонот?
spaCy v2.0's Named Entity Recognition системасы субсөздөрдүн өзгөчөлүктөрүн жана "Блум" жалгаштырууларын колдонуу менен татаал сөздөрдү кыстаруу стратегиясын, калдык байланыштары бар терең конволюциялык нейрон тармагын жана аталган объектти талдоо үчүн өткөөлгө негизделген жаңы ыкманы камтыйт.
SpaCy Берт колдонобу?
Бул топтом Hugging Face'тин трансформаторлорунун таңгагын ороп, spaCy үлгүсүндөгү түтүктөр менен камсыз кылат, андыктан аларды spaCy ичинде колдоно аласыз. Натыйжада BERT, GPT-2, XLNet ж.б. сыяктуу заманбап трансформатор архитектурасына ыңгайлуу мүмкүнчүлүк.
word2vec эскиргенби?
Word2Vec жана баштык-сөздөр/tf-idf моделдештирүү үчүн бир аз эскирген. Классификация тапшырмалары үчүн тез текст (https://github.com/facebookresearch/fastText) жакшыраак жана тезирээк иштейт.
