Ngarkoni vektorët në Spacy duke përdorur: Saktësia e modelit word2vec mund të përmirësohet duke përdorur parametra të ndryshëm për trajnim, madhësi të ndryshme korpusi ose një arkitekturë modeli të ndryshëm. … Për shembull, modeli mund të trajnohet për të prodhuar një vektor për new_york, në vend të vektorëve të trajnimit për new_york.
Cilën ngulitje fjalësh përdor spaCy?
spaCy ofron ngulitje fjalësh 300-dimensionale për disa gjuhë, të cilat janë mësuar nga korpuse të mëdha. Me fjalë të tjera, çdo fjalë në fjalorin e modelit përfaqësohet nga një listë prej 300 numrash me pikë lundruese - një vektor - dhe këta vektorë janë të ngulitur në një hapësirë 300-dimensionale.
Çfarë modeli përdor spaCy?
SpaCy v2.0's Sistemi i njohjes së entitetit të emërtuar përmban një strategji të sofistikuar të futjes së fjalëve duke përdorur veçoritë e nënfjalës dhe futjet "Bloom", një rrjet nervor konvolucionist të thellë me lidhje të mbetura dhe një qasje të re të bazuar në tranzicion për analizimin e entitetit të emërtuar..
A përdor SpaCy Bert?
Kjo paketë ofron tubacione të modelit spaCy që mbështjellin paketën e transformatorëve të Hugging Face, në mënyrë që t'i përdorni në spaCy. Rezultati është aksesi i përshtatshëm në arkitekturat më moderne të transformatorëve, si BERT, GPT-2, XLNet, etj.
A është word2vec i vjetëruar?
Word2Vec dhe bag-of-words/tf-idf janë disi të vjetruara në 2018 për modelim. Për detyrat e klasifikimit, teksti i shpejtë (https://github.com/facebookresearch/fastText) funksionon më mirë dhe më shpejt.
