Нейросети практика. Джейд Картер

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

      vector_pizza = model.wv["пиццу"]

      vector_books = model.wv["книги"]

      print("Векторное представление слова 'пиццу':")

      print(vector_pizza)

      print("\nВекторное представление слова 'книги':")

      print(vector_books)

      ```

      Вывод:

      ```

      Векторное представление слова 'пиццу':

      [0.12345678, -0.23456789, …] (вектор размерностью 100)

      Векторное представление слова 'книги':

      [0.98765432, -0.87654321, …] (вектор размерностью 100)

      ```

      В результате мы получаем векторные представления слов "пиццу" и "книги", которые содержат числовые значения. Эти векторы представляют семантическую информацию о словах и могут быть использованы в различных задачах анализа текста или обработки естественного языка.

      – Рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети (CNN): Рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети (CNN) являются популярными моделями глубокого обучения, которые широко применяются для обработки текстовых данных и анализа последовательностей.

      Рекуррентные