Сочинение на тему Введение в Word2Vec

Алгоритм кластеризации, такой как k-means, обычно требует, чтобы ввод текста был представлен как вектор фиксированной длины. Этот вид представления очень важен для обработки естественного языка. Представление слов из документов в виде разреженных векторов, полученных с помощью методов обучения нейронных сетей, называется Word Embeddings.

Word2vec – это группа связанных моделей, которые используются для встраивания слов. Эти модели представляют собой неглубокие двухслойные нейронные сети, которые обучаются восстанавливать языковой контекст слов. Word2vec принимает в качестве входных данных большой корпус текста и создает векторное пространство, обычно несколько сотен измерений, причем каждому уникальному слову в корпусе присваивается соответствующий вектор в пространстве. Векторы слов располагаются в векторном пространстве так, что слова, которые имеют общий контекст в корпусе, находятся рядом друг с другом в пространстве. [12]

Word2vec – это двухслойная нейронная сеть, которая обрабатывает текст. Его ввод – это текстовый корпус, а вывод – набор векторов: векторы признаков для слов в этом корпусе. Хотя Word2vec не является глубокой нейронной сетью, он превращает текст в числовую форму, понятную глубоким сетям. Deeplearning4j реализует распределенную форму Word2vec для Java и Scala, которая работает на Spark с графическими процессорами.

Приложения Word2vec выходят за рамки простого анализа предложений. Его также можно применять к генам, коду, лайкам, спискам воспроизведения, графам в социальных сетях и другим словесным или символическим сериям, в которых можно различать шаблоны.