Lataa vektorit Spacyyn käyttämällä: Word2vec-mallin tarkkuutta voidaan parantaa käyttämällä erilaisia koulutuksen parametreja, erilaisia korpuskokoja tai eri malliarkkitehtuuria. … Malli voidaan esimerkiksi harjoitella tuottamaan vektorit new_yorkille sen sijaan, että harjoitettaisiin vektoreita new_yorkille.
Mitä sanan upottamista spaCy käyttää?
spaCy tarjoaa 300-ulotteiset sanan upotukset useille kielille, jotka on opittu suurista korpusista. Toisin sanoen mallin sanaston jokaista sanaa edustaa 300 liukulukunumeron lista – vektori – ja nämä vektorit on upotettu 300-ulotteiseen avaruuteen.
Mitä mallia spaCy käyttää?
spaCy v2.0's Nimettyjen entiteettien tunnistusjärjestelmä sisältää kehittyneen sanan upotusstrategian, jossa käytetään alisanaominaisuuksia ja "Bloom"-upotuksia, syvän konvoluutiohermoverkon jäännösyhteyksineen ja uudenlaisen siirtymäpohjaisen lähestymistavan nimettyjen entiteettien jäsentämiseen.
Käyttääkö spaCy Bertiä?
Tämä paketti sisältää tilavia malliputkia, jotka ympäröivät Hugging Facen muuntajapaketin, jotta voit käyttää niitä spaCyssa. Tuloksena on kätevä pääsy huippuluokan muuntajaarkkitehtuureihin, kuten BERT, GPT-2, XLNet jne.
Onko word2vec vanhentunut?
Word2Vec ja bag-of-words/tf-idf ovat hieman vanhentuneita vuonna 2018 mallintamiseen. Luokittelutehtävissä fasttext (https://github.com/facebookresearch/fastText) toimii paremmin ja nopeammin.
