Модель учитывает семантику частей слов, за счёт чего лучше понимает слова с опечатками и слова не из словаря.
Год выпуска: 2016
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.
Примеры использования:
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
The Talking Museum позволяет изучать 3D-артефакты и задавать вопросы об их истории и особенностях Gemini
Представьте общение в интернете без аккаунтов и аватарок: есть только тред и реплики без подписи. В Японии такие анонимные форумы,…
До появления социальных сетей открытка была не только красивой картинкой, но и способом отправить короткое сообщение — от поздравления до…