Сможем ли мы отличить «Мастера и Маргариту» от «12 стульев»? Скорее всего, не ошибемся. А что если заменить некоторые слова из оригинальных произведений на близкие по значению с помощью векторной модели на базе word2vec? Предлагаем вам пройти наш тест и проверить, насколько хорошо получится опознать классические тексты, если некоторые слова в них будут модифицированы.
Как использовать в своей повседневной работе векторные семантические модели и библиотеку Word2Vec? Это несложно: понадобится немного кода на Python и (для второй части) готовые векторные модели — например, с сайта RusVectores. Публикуем наш тьюториал по Word2vec
Компьютерные лингвисты из Вышки, университета Тренто и университета Осло разработали vec2graph — инструмент для визуализации семантической близости слов в виде сети. Воспользоваться vec2graph может любой желающий. Рассказываем, как это работает и зачем нужно
Разбираемся, как компьютеры понимают смысл наших текстов
Модель, которая преобразовывает слова в числовые векторы, отражающие семантические значения и взаимосвязи слов