Вивчайте Векторні Просторові Моделі | Базові Текстові Моделі

Необхідність числового представлення

Комп'ютери не можуть інтерпретувати текст так, як це роблять люди. Якщо ми отримуємо значення з мови через контекст, культуру та досвід, то для комп'ютерів текст — це лише послідовності символів.

Щоб зробити текст доступним для машин, його потрібно перекласти на їхню рідну мову: числа. Представлення тексту у вигляді векторів і матриць дозволяє математичним і статистичним моделям виявляти закономірності, зв'язки та інсайти, які залишилися б прихованими у сирому тексті.

Розуміння векторних просторових моделей

На щастя, вже існують ефективні рішення для перетворення тексту у числову форму. Одним із найпоширеніших підходів є використання векторних просторових моделей.

Визначення

Векторна просторова модель (VSM) — це математична модель, яка представляє текстові документи, слова або будь-які інші об'єкти у вигляді векторів у багатовимірному просторі.

Існує багато способів побудови таких векторних просторів для текстових документів. Один із простих підходів — використання всієї лексики корпусу, де кожному виміру простору відповідає унікальний термін.

Визначення

Лексика — це повний набір унікальних термінів, що зустрічаються у заданому корпусі.

Позначимо лексику корпусу як $V$ , а множину документів як $D$ . Тоді кожен документ $d_i \in D$ може бути представлений у вигляді вектора у $\R^N$ :

d_i = (w_{1,i}, w_{2,i}, ..., w_{N,i})

де:

$N = |V|$ — загальна кількість унікальних термінів у лексиці;
$w_{j,i}$ позначає вагу або важливість терміна $W_j \in V$ у документі $d_i$ .

Ось простий приклад лише з 2 документами та 2 унікальними термінами, візуалізований у 2D-векторному просторі:

Використовуючи ці векторні представлення, можна обчислити коефіцієнт схожості між документами, вимірюючи кут між їхніми векторами, зазвичай за допомогою косинусної схожості.

Слова як вектори

Ідея VSM може бути розширена до представлення окремих слів за допомогою техніки, відомої як векторизація слів (word embeddings). Векторизація слів ґрунтується на схожих математичних принципах, але зосереджується на представленні окремих слів у вигляді векторів, а не цілих документів. Виміри у цих векторах відображають приховані семантичні ознаки, які безпосередньо не інтерпретуються.

Нижче наведено приклад двовимірних векторів для трьох слів:

Як показано на зображенні, вектори для "woman" і "queen", а також для "queen" і "king", розташовані близько один до одного, що вказує на сильну семантичну схожість. Натомість більший кут між "woman" і "king" свідчить про більшу семантичну відмінність.

Примітка

Не переймайтеся щодо векторних подань слів зараз, ми розглянемо їх пізніше.

Застосування векторних моделей простору

Векторні моделі простору використовуються у широкому спектрі завдань обробки природної мови:

Семантична схожість: обчислення схожості між текстовими документами або словами на основі їх векторних подань;
Інформаційний пошук: покращення пошукових систем і систем рекомендацій для знаходження контенту, релевантного запиту користувача;
Класифікація та кластеризація тексту: автоматичне віднесення документів до визначених класів або групування схожих документів;
Розуміння природної мови: сприяння глибшому лінгвістичному аналізу, що відкриває можливості для таких застосувань, як аналіз тональності, тематичне моделювання тощо.

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 1

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Suggested prompts:

Can you explain how cosine similarity works in more detail?

What are some common methods for creating word embeddings?

Can you give examples of real-world applications that use vector space models?

Awesome!

Completion rate improved to 3.45

Свайпніть щоб показати меню

Необхідність числового представлення

Розуміння векторних просторових моделей

Визначення

Лексика — це повний набір унікальних термінів, що зустрічаються у заданому корпусі.

d_i = (w_{1,i}, w_{2,i}, ..., w_{N,i})

де:

$N = |V|$ — загальна кількість унікальних термінів у лексиці;
$w_{j,i}$ позначає вагу або важливість терміна $W_j \in V$ у документі $d_i$ .

Ось простий приклад лише з 2 документами та 2 унікальними термінами, візуалізований у 2D-векторному просторі:

Слова як вектори

Нижче наведено приклад двовимірних векторів для трьох слів:

Примітка

Не переймайтеся щодо векторних подань слів зараз, ми розглянемо їх пізніше.

Застосування векторних моделей простору

Векторні моделі простору використовуються у широкому спектрі завдань обробки природної мови:

Семантична схожість: обчислення схожості між текстовими документами або словами на основі їх векторних подань;
Інформаційний пошук: покращення пошукових систем і систем рекомендацій для знаходження контенту, релевантного запиту користувача;
Класифікація та кластеризація тексту: автоматичне віднесення документів до визначених класів або групування схожих документів;
Розуміння природної мови: сприяння глибшому лінгвістичному аналізу, що відкриває можливості для таких застосувань, як аналіз тональності, тематичне моделювання тощо.

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 1