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Exemple word2vec

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Pour simplifier, supposons que nous ayons déjà integerized notre corpus de texte avec un vocabulaire afin que chaque mot soit représenté comme un entier (voir tensorflow/exemples/Tutorials/word2vec/word2vec_basic. Maintenant que nous avons les paramètres en place, nous pouvons définir notre graphique de modèle Skip-Gram. Explication exceptionnelle à un sujet complexe. Pour contourner ce problème, une technique appelée «échantillonnage négatif» a été proposée, et une fonction de perte personnalisée a été créée dans TensorFlow pour permettre cela (nce_loss). C`est juste une grande matrice aléatoire pour commencer. TweetTokenizer, sent_tokenize tokenizer_words = TweetTokenizer () tokens_sentences = [tokenizer_words. Déconseillée. Il est impossible de continuer à former les vecteurs chargés à partir du format C car les poids cachés, les fréquences de vocabulaire et l`arborescence binaire manquent. Utilisez seulement si vous êtes sûr que vous avez terminé la formation d`un modèle. Par conséquent, nous voulons nous assurer que le réseau formé sera toujours une sortie 1 quand il est fourni des mots qui sont dans le même contexte, mais 0 quand il est fourni des mots qui ne sont jamais dans le même contexte. Enfin, un modèle formé peut ensuite être enregistré dans le fichier en appelant la fonction save_word2vec_format () sur le modèle vectoriel de mot.

Le code word2vec C implémente une équation pour calculer une probabilité avec laquelle garder un mot donné dans le vocabulaire. Les phrases itérables peuvent être simplement une liste de listes de jetons, mais pour les grandes corpora, considérez un itérable qui diffuse les phrases directement à partir du disque/réseau. Mais des mots communs comme “le” etc. Vous perdez les sons des lettres et si elles cliquent ou pop ou touchent le palais, ou aller Ooh ou AAH, et tout ce qui peut être mal lu ou vous escroquer avec sa musique ou les images qu`il met dans votre esprit, tout cela est allé , avec l`accent, et vous avez une nouvelle compréhension entièrement, une langue de nombres, et tout devient aussi clair pour tout le monde que l`écriture sur le mur. Voici une visualisation intéressante de word2vec. Dans ce tutoriel, j`ai montré comment l`utilisation d`un naïf, SoftMax basé sur le régime de formation de l`incorporation des résultats dans une formation extrêmement lente de notre couche d`incorporation lorsque nous avons de grands vocabulaires mot. Dans un post précédent, j`ai introduit Word2Vec implémentations dans TensorFlow. Vous pouvez penser à ces incorporations comme certaines fonctionnalités qui décrivent le mot cible. Vous pouvez voir que c`est un assez bon examen complet avec beaucoup de mots et c`est ce que nous voulons. Itérer sur les phrases du corpus Brown (partie des données NLTK).

Le nouveau modèle formé peut être utilisé comme les préformés. Ma justification serait: – il est logique d`utiliser des incorporations mot préformés que si vous utilisez GloVe/Google ou tel. Si vous pensez que j`ai été en mesure de clarifier certains de votre confusion, commentaire ci-dessous. Déconseillée. Consultez le Jupyter Notebook si vous voulez un accès direct à l`exemple de travail, ou lire pour obtenir plus de contexte. Si vous avez besoin d`aide pour installer Gensim sur votre système, vous pouvez voir les instructions d`installation de Gensim. Examinons donc une étape de ce processus. Turian et coll. La boucle principale trie ensuite la similitude dans l`ordre décroissant et crée une chaîne pour imprimer les 8 premiers mots avec la similitude la plus proche de l`exemple de validation.

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