Grundlagen von Wort-Embeddings
Verständnis von Wort-Embeddings
Traditionelle Methoden zur Textrepräsentation wie Bag-of-Words und TF-IDF weisen erhebliche Einschränkungen auf. Sie behandeln Wörter isoliert, ignorieren semantische Beziehungen und erzeugen hochdimensionale, spärliche Vektoren, die bei großen Korpora rechnerisch ineffizient werden.
Wort-Embeddings beheben diese Probleme, indem sie den Kontext berücksichtigen, in dem Wörter auftreten, und so ein differenzierteres Verständnis der Sprache ermöglichen.
Wort-Embeddings sind dichte Vektorrepräsentationen von Wörtern in einem kontinuierlichen Vektorraum, in dem semantisch ähnliche Wörter auf nahe beieinanderliegende Punkte abgebildet werden.
Mehrere Modelle und Techniken wurden entwickelt, um aussagekräftige Wort-Embeddings zu erzeugen:
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Word2Vec: Von Google entwickelt, stellt Word2Vec Wörter als dichte Vektoren dar und verwendet zwei Architekturen: Continuous Bag of Words (CBoW), das ein Wort aus seinem Kontext vorhersagt, und Skip-gram, das aus einem gegebenen Wort die umgebenden Wörter vorhersagt;
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GloVe: An der Stanford University entwickelt, erzeugt GloVe (Global Vectors) Wort-Embeddings durch die Analyse globaler Wort-Kookkurrenzstatistiken im gesamten Korpus und erfasst semantische Beziehungen basierend auf der Häufigkeit, mit der Wortpaare gemeinsam auftreten;
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FastText: Von Facebook AI Research eingeführt, baut FastText auf Word2Vec auf, indem Wörter als Sammlung von Zeichen-n-Grammen dargestellt werden. Dadurch kann es Subwort-Informationen modellieren und verbessert die Fähigkeit, seltene und unbekannte Wörter sowie morphologisch komplexe Sprachen zu verarbeiten.
Word2Vec und FastText sind die am häufigsten verwendeten Modelle zur Generierung von Wort-Embeddings. Da FastText jedoch lediglich eine erweiterte Version von Word2Vec ist, wird es übersprungen und der Fokus liegt ausschließlich auf Word2Vec.
Wie funktioniert Word2Vec?
Word2Vec wandelt Wörter in Vektoren um, indem es mit dem One-Hot-Encoding beginnt, bei dem jedes Wort im Vokabular durch einen eindeutigen Vektor dargestellt wird, der durch eine einzelne 1 zwischen Nullen gekennzeichnet ist. Im Folgenden ein Beispiel:
Dieser Vektor dient als Eingabe für ein neuronales Netzwerk, das darauf ausgelegt ist, die Wort-Embeddings zu "erlernen". Die Architektur des Netzwerks kann einem von zwei Modellen folgen:
- CBoW (Continuous Bag of Words): Sagt ein Zielwort basierend auf dem Kontext der umgebenden Wörter voraus;
- Skip-gram: Sagt die umgebenden Kontextwörter basierend auf dem Zielwort voraus.
In beiden Word2Vec-Architekturen erhält das Modell während jeder Trainingsiteration ein Zielwort und die es umgebenden Wörter als Kontext, dargestellt als One-Hot-codierte Vektoren. Der Trainingsdatensatz besteht somit effektiv aus diesen Paaren oder Gruppen, wobei jedem Zielwort seine umgebenden Kontextwörter zugeordnet sind.
Jedes Wort im Vokabular wird einmal als Zielwort verwendet, während das Modell den Text mit einer gleitenden Kontextfenster-Technik durchläuft. Diese Technik bewegt sich systematisch über jedes Wort und stellt sicher, dass aus allen möglichen Kontexten im Korpus umfassend gelernt wird.
Ein Kontextfenster ist eine feste Anzahl von Wörtern, die ein Zielwort umgeben und die das Modell verwendet, um dessen Kontext zu erlernen. Es definiert, wie viele Wörter vor und nach dem Zielwort während des Trainings berücksichtigt werden.
Betrachten wir ein Beispiel mit einer Fenstergröße von 2, um die Sache zu verdeutlichen:
Eine Kontextfenstergröße von 2 bedeutet, dass das Modell bis zu 2 Wörter sowohl links als auch rechts vom Zielwort einbezieht, sofern diese Wörter innerhalb der Textgrenzen verfügbar sind. Wie ersichtlich ist, werden, wenn auf einer Seite weniger als 2 Wörter vorhanden sind, so viele Wörter wie möglich einbezogen.
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Can you explain the main differences between Word2Vec, GloVe, and FastText?
How does the sliding context window impact the quality of word embeddings?
Can you provide a simple example of how Word2Vec learns word relationships?
Awesome!
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Verständnis von Wort-Embeddings
Traditionelle Methoden zur Textrepräsentation wie Bag-of-Words und TF-IDF weisen erhebliche Einschränkungen auf. Sie behandeln Wörter isoliert, ignorieren semantische Beziehungen und erzeugen hochdimensionale, spärliche Vektoren, die bei großen Korpora rechnerisch ineffizient werden.
Wort-Embeddings beheben diese Probleme, indem sie den Kontext berücksichtigen, in dem Wörter auftreten, und so ein differenzierteres Verständnis der Sprache ermöglichen.
Wort-Embeddings sind dichte Vektorrepräsentationen von Wörtern in einem kontinuierlichen Vektorraum, in dem semantisch ähnliche Wörter auf nahe beieinanderliegende Punkte abgebildet werden.
Mehrere Modelle und Techniken wurden entwickelt, um aussagekräftige Wort-Embeddings zu erzeugen:
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Word2Vec: Von Google entwickelt, stellt Word2Vec Wörter als dichte Vektoren dar und verwendet zwei Architekturen: Continuous Bag of Words (CBoW), das ein Wort aus seinem Kontext vorhersagt, und Skip-gram, das aus einem gegebenen Wort die umgebenden Wörter vorhersagt;
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GloVe: An der Stanford University entwickelt, erzeugt GloVe (Global Vectors) Wort-Embeddings durch die Analyse globaler Wort-Kookkurrenzstatistiken im gesamten Korpus und erfasst semantische Beziehungen basierend auf der Häufigkeit, mit der Wortpaare gemeinsam auftreten;
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FastText: Von Facebook AI Research eingeführt, baut FastText auf Word2Vec auf, indem Wörter als Sammlung von Zeichen-n-Grammen dargestellt werden. Dadurch kann es Subwort-Informationen modellieren und verbessert die Fähigkeit, seltene und unbekannte Wörter sowie morphologisch komplexe Sprachen zu verarbeiten.
Word2Vec und FastText sind die am häufigsten verwendeten Modelle zur Generierung von Wort-Embeddings. Da FastText jedoch lediglich eine erweiterte Version von Word2Vec ist, wird es übersprungen und der Fokus liegt ausschließlich auf Word2Vec.
Wie funktioniert Word2Vec?
Word2Vec wandelt Wörter in Vektoren um, indem es mit dem One-Hot-Encoding beginnt, bei dem jedes Wort im Vokabular durch einen eindeutigen Vektor dargestellt wird, der durch eine einzelne 1 zwischen Nullen gekennzeichnet ist. Im Folgenden ein Beispiel:
Dieser Vektor dient als Eingabe für ein neuronales Netzwerk, das darauf ausgelegt ist, die Wort-Embeddings zu "erlernen". Die Architektur des Netzwerks kann einem von zwei Modellen folgen:
- CBoW (Continuous Bag of Words): Sagt ein Zielwort basierend auf dem Kontext der umgebenden Wörter voraus;
- Skip-gram: Sagt die umgebenden Kontextwörter basierend auf dem Zielwort voraus.
In beiden Word2Vec-Architekturen erhält das Modell während jeder Trainingsiteration ein Zielwort und die es umgebenden Wörter als Kontext, dargestellt als One-Hot-codierte Vektoren. Der Trainingsdatensatz besteht somit effektiv aus diesen Paaren oder Gruppen, wobei jedem Zielwort seine umgebenden Kontextwörter zugeordnet sind.
Jedes Wort im Vokabular wird einmal als Zielwort verwendet, während das Modell den Text mit einer gleitenden Kontextfenster-Technik durchläuft. Diese Technik bewegt sich systematisch über jedes Wort und stellt sicher, dass aus allen möglichen Kontexten im Korpus umfassend gelernt wird.
Ein Kontextfenster ist eine feste Anzahl von Wörtern, die ein Zielwort umgeben und die das Modell verwendet, um dessen Kontext zu erlernen. Es definiert, wie viele Wörter vor und nach dem Zielwort während des Trainings berücksichtigt werden.
Betrachten wir ein Beispiel mit einer Fenstergröße von 2, um die Sache zu verdeutlichen:
Eine Kontextfenstergröße von 2 bedeutet, dass das Modell bis zu 2 Wörter sowohl links als auch rechts vom Zielwort einbezieht, sofern diese Wörter innerhalb der Textgrenzen verfügbar sind. Wie ersichtlich ist, werden, wenn auf einer Seite weniger als 2 Wörter vorhanden sind, so viele Wörter wie möglich einbezogen.
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