Načítajte vektory v Spacy pomocou: Presnosť modelu word2vec môžete zlepšiť použitím rôznych parametrov na trénovanie, rôznych veľkostí korpusov alebo inej architektúry modelu. … Napríklad model možno trénovať tak, aby vytvoril vektor pre new_york namiesto trénovania vektorov pre new a york.
Aké vkladanie slov používa spaCy?
spaCy poskytuje 300-rozmerné vloženie slov pre niekoľko jazykov, ktoré sa naučili z veľkých korpusov. Inými slovami, každé slovo v slovníku modelu je reprezentované zoznamom 300 čísel s pohyblivou rádovou čiarkou – vektorom – a tieto vektory sú vložené do 300-rozmerného priestoru.
Aký model spaCy používa?
spaCy v2.0's Systém na rozpoznávanie pomenovaných entít obsahuje dômyselnú stratégiu vkladania slov pomocou funkcií podslov a vkladania „Bloom“, hlbokú konvolučnú neurónovú sieť so zvyškovými spojeniami a nový prístup k analýze pomenovaných entít založený na prechode.
Používa spaCy Bert?
Tento balík poskytuje spaCy modelové potrubia, ktoré obalia balík transformátorov Hugging Face, takže ich môžete použiť v spaCy. Výsledkom je pohodlný prístup k najmodernejším architektúram transformátorov, ako sú BERT, GPT-2, XLNet atď.
Je word2vec zastaraný?
Word2Vec a bag-of-words/tf-idf sú v roku 2018 pre modeling trochu zastarané. Pri klasifikačných úlohách funguje fasttext (https://github.com/facebookresearch/fastText) lepšie a rýchlejšie.
