Внедрение слов, также известное как векторы слов, произвело революцию в задачах обработки естественного языка и машинного обучения, представляя слова в виде плотных числовых векторов. Эти векторы фиксируют семантические и синтаксические отношения между словами, позволяя алгоритмам эффективно понимать и обрабатывать текстовые данные. Однако встраивание слов не ограничивается одним методом. В этой статье мы рассмотрим различные методы, которые служат альтернативой векторам слов, и предоставим примеры кода для каждого подхода.

1. Горячее кодирование:

   • Описание: горячее кодирование представляет каждое слово в виде двоичного вектора, где только один элемент равен 1, что указывает на наличие этого слова в словаре.
   • Пример кода:

     from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
     import numpy as np
     vocabulary = ['cat', 'dog', 'bird', 'fish']
     encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
     encoded_vectors = encoder.fit_transform(np.array(vocabulary).reshape(-1, 1))
     print(encoded_vectors)

2. Методы на основе подсчета:

   • Описание. Методы, основанные на подсчете, представляют слова в зависимости от их частоты в корпусе. Популярные методы включают частоту терминов, обратную частоте документов (TF-IDF) и мешок слов (BoW).
   • Пример кода (TF-IDF):

     from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
     corpus = ['This is the first document.',
            'This document is the second document.',
            'And this is the third one.',
            'Is this the first document?']
     vectorizer = TfidfVectorizer()
     tfidf_vectors = vectorizer.fit_transform(corpus)
     print(tfidf_vectors.toarray())

3. Word2Vec:

   • Описание: Word2Vec – это популярный метод внедрения слов, который изучает представления слов путем прогнозирования контекстных слов в заданном окне.
   • Пример кода:

     from gensim.models import Word2Vec
     sentences = [['cat', 'dog', 'tail'],
               ['dog', 'bark'],
               ['cat', 'meow']]
     model = Word2Vec(sentences, min_count=1)
     print(model.wv['cat'])

4. GloVe (глобальные векторы для представления слов):

   • Описание: GloVe – еще один широко используемый метод встраивания слов, который использует глобальную статистику совместного появления слов для изучения векторов слов.
   • Пример кода:

     from gensim.scripts.glove2word2vec import glove2word2vec
     from gensim.models import KeyedVectors
     glove_input_file = 'glove.6B.100d.txt'
     word2vec_output_file = 'glove.6B.100d.word2vec.txt'
     glove2word2vec(glove_input_file, word2vec_output_file)
     model = KeyedVectors.load_word2vec_format(word2vec_output_file, binary=False)
     print(model['cat'])

5. Быстрый текст:

   • Описание: FastText расширяет Word2Vec, представляя слова в виде n-грамм подслов, что позволяет модели собирать морфологическую информацию.
   • Пример кода:

     from gensim.models import FastText
     sentences = [['cat', 'dog', 'tail'],
               ['dog', 'bark'],
               ['cat', 'meow']]
     model = FastText(sentences, min_count=1)
     print(model.wv['cat'])

В этой статье мы рассмотрели несколько альтернатив векторам слов, включая горячее кодирование, методы на основе подсчета, Word2Vec, GloVe и FastText. Каждый из этих методов предлагает уникальные преимущества и может применяться для различных задач обработки естественного языка. Понимая эти альтернативы, исследователи и практики могут выбрать наиболее подходящий метод для своих конкретных приложений и продолжить развитие области обработки естественного языка.