Существует несколько методов создания векторных представлений слов, и два из наиболее популярных примера – это Word2Vec и GloVe.
Word2Vec: Word2Vec является алгоритмом, который обучает векторные представления слов на основе их соседства в больших текстовых корпусах. Алгоритм стремится сделать векторы слов, близкие друг к другу, если слова часто появляются в одних и тех же контекстах. Word2Vec предоставляет две архитектуры: Continuous Bag of Words (CBOW) и Skip-gram.
GloVe: GloVe (Global Vectors for Word Representation) также является методом создания векторных представлений слов. Он использует статистику совместной встречаемости слов в корпусе текста для определения семантических связей между словами. Главная идея GloVe заключается в том, чтобы сопоставить векторное представление каждого слова с его вероятностью появления в контексте других слов.
Оба метода, Word2Vec и GloVe, позволяют получить плотные векторные представления слов, в которых семантически похожие слова имеют близкие числовые значения. Эти векторные представления могут быть использованы в моделях глубокого обучения для анализа текста, классификации, генерации текста и других задач, где требуется работа с текстовыми данными.
Допустим, у нас есть набор предложений, и мы хотим создать векторные представления слов с использованием Word2Vec. Рассмотрим следующий пример:
Предложения:
1. "Я люблю готовить вкусную пиццу."
2. "Она предпочитает читать книги вечером."
Шаги для создания векторных представлений слов с помощью Word2Vec:
– Токенизация: Разделим каждое предложение на отдельные слова.
Результат:
Предложение 1: ["Я", "люблю", "готовить", "вкусную", "пиццу"]
Предложение 2: ["Она", "предпочитает", "читать", "книги", "вечером"]
– Обучение модели Word2Vec: Используем библиотеку Gensim для обучения модели Word2Vec на нашем наборе данных. Установим размерность векторов равной 100 и окно контекста равное 5.
Код на Python:
```python
from gensim.models import Word2Vec
sentences = [["Я", "люблю", "готовить", "вкусную", "пиццу"],
["Она", "предпочитает", "читать", "книги", "вечером"]]
model = Word2Vec(sentences, size=100, window=5)
```
– Получение векторных представлений слов: Теперь мы можем получить векторное представление каждого слова из обученной модели.
Код на Python:
```python