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
В 1989 году два брата из Гвинеи, которым было всего 14 и 10 лет, решили придумать письменность для родного языка.…
Предприниматель требовал компенсацию за использование изображений, которые он сделал с помощью нейросети, но суд отказал
Выбираете между зеленой совой, карточками и «умными» чат-ботами? Мы собрали стратегию самостоятельного и осмысленного изучения иностранного языка — от первых…