Улучшение Word2Vec, которое учитывает не только локальные взаимосвязи слов, но и связи слов в рамках всего корпуса
Год выпуска: 2014
Описание
Модель (Global Vectors) преобразует слова в семантические векторы. Если два слова похожи по значению, то расстояние между их векторами также будет невелико. Во время обучения модели используются глобальные статистики, извлеченные из корпуса, то есть учитываются не только сведения о локальном контексте слова.
Примеры использования:
Нововведения
В отличие от Word2Vec Glove учитывает не локальный контекст слова, а глобальную связь с другими словами в корпусе
Количество параметров: V * d, где V – размер словаря, d – размерность вектора
Область: NLP
США усилили контроль над лидирующими ИИ моделями, ученые смогли полностью прочитать античный свиток, не разворачивая его — что произошло в…
Агенты, которые самостоятельно планируют свои действия и пользуются внешними инструментами. Модели, способные работать с миллионами токенов. Системы, которые помогают сохранять…
Теперь в него входят тексты ВКонтакте — почти 11,3 млрд слов из соцсетей