Встраивание слов в Python: методы и методы численного представления слов

В английском языке термин «встраивание слов в Python» относится к приемам и методам, используемым для представления слов в виде числовых векторов на языке программирования Python. Вот несколько методов, обычно используемых для встраивания слов в Python:

  1. Word2Vec: Word2Vec – популярный метод встраивания слов, разработанный Google. Он изучает представления слов на основе контекста, в котором слова встречаются в большом корпусе текста.

  2. GloVe: GloVe (глобальные векторы для представления слов) — еще один широко используемый метод встраивания слов. Он создает векторы слов путем факторизации матрицы совпадения слов.

  3. FastText: FastText — это расширение Word2Vec, которое представляет слова как наборы n-грамм символов. Это особенно полезно для обработки слов, которых нет в словаре, и сбора информации о подсловах.

  4. ELMo: ELMo (вложения из языковых моделей) — это глубоко контекстуализированная модель представления слов. Он генерирует встраивания слов, которые учитывают контекст, в котором слова появляются в предложении.

  5. BERT: BERT (представления двунаправленного кодировщика от Transformers) — это современная предварительно обученная языковая модель, которую можно точно настроить для различных задач обработки естественного языка. Он обеспечивает контекстуальное встраивание слов.

  6. ULMFiT: ULMFiT (тонкая настройка универсальной языковой модели) — это метод трансферного обучения, который настраивает предварительно обученную языковую модель для решения конкретной задачи, например классификации настроений или распознавания именованных объектов. Его можно использовать для получения встраивания слов.

  7. Doc2Vec: Doc2Vec — это расширение Word2Vec, которое изучает представления документов фиксированной длины. Его можно использовать для получения вложений не только для отдельных слов, но и для целых документов.

  8. Модели на основе преобразователей. Модели на основе преобразователей, такие как GPT (генеративный предварительно обученный преобразователь), также можно использовать для встраивания слов. Эти модели достигли высочайшего уровня производительности в различных задачах обработки естественного языка.