Модели

FastText

Модель учитывает семантику частей слов, за счёт чего лучше понимает слова с опечатками и слова не из словаря.

date_range

Год выпуска: 2016

assignment

Описание

Модель для построения векторных представлений слов, отражающих их семантику. В отличие от Word2Vec и GloVe векторное представление слова строится по векторным представлениям его n-gram: векторное представление слова равно сумме векторных представлений составляющих его n-gram. Таким образом, модель выучивает внутреннюю структуру слов, что особенно полезно в случае морфологически богатых языков.

insert_link

Статья СБь

Примеры использования:

  • поиск документов по текстовому запросу;
  • кластеризация, классификация текстов;
  • использование в качестве инициализации матрицы эмбеддингов языковых моделей

Нововведения

Учитывает морфемику, лучше справляется со словами с опечатками, позволяет получать векторные представления для слов, которые не встречались в обучающем корпусе.

Количество параметров: V * d, где V – размер словаря, d – размерность вектора

Область: NLP

Share

Recent Posts

Google представила виртуальный музей с ИИ

The Talking Museum позволяет изучать 3D-артефакты и задавать вопросы об их истории и особенностях Gemini

09.10.2026

Господин Никто: как устроена анонимность на японских форумах

Представьте общение в интернете без аккаунтов и аватарок: есть только тред и реплики без подписи. В Японии такие анонимные форумы,…

08.10.2026

Тест: Угадайте, что отправители писали на старых открытках

До появления социальных сетей открытка была не только красивой картинкой, но и способом отправить короткое сообщение — от поздравления до…

05.10.2026