Типи Моделей Векторного Простору
Векторні просторові моделі можна класифікувати за способом представлення тексту, від простих методів на основі частоти до більш складних, контекстно-орієнтованих ембеддінгів. Кожен підхід має свої переваги та підходить для різних типів завдань обробки природної мови.
Bag of Words
Bag of words (BoW) — це векторна модель, яка представляє документи у вигляді векторів, де кожен вимір відповідає унікальному слову. Модель може бути бінарною (відображає наявність слова) або на основі частоти (відображає кількість входжень слова).
Ось приклад моделі BoW на основі частоти:
Як видно, кожен документ представлений у вигляді вектора, де кожен вимір відповідає частоті певного слова в цьому документі. У випадку бінарної моделі bag of words кожен вектор містить лише 0 або 1 для кожного слова, що вказує на його відсутність або наявність відповідно.
Попередня обробка тексту є необхідним етапом перед застосуванням BoW або подібних моделей.
TF-IDF
Модель TF-IDF (term frequency-inverse document frequency) розширює підхід "мішок слів" (BoW), коригуючи частоти слів залежно від їхньої появи у всіх документах. Вона підкреслює слова, унікальні для певного документа, надаючи більш специфічну інформацію про його зміст.
Це досягається шляхом поєднання частоти терміну (кількість разів, коли слово зустрічається у документі) з оберненою частотою документа (міра того, наскільки слово є поширеним або рідкісним у всьому наборі даних).
Нижче наведено результат застосування TF-IDF до документів з попереднього прикладу:
Отримані вектори, збагачені TF-IDF, демонструють більшу різноманітність, забезпечуючи глибше розуміння змісту документа.
Векторні представлення слів і документів
Векторні представлення слів відображають окремі слова у щільні вектори в просторах низької розмірності, що дозволяє фіксувати семантичні подібності, які не є безпосередньо інтерпретованими.
Векторні представлення документів, навпаки, створюють щільні вектори, які представляють цілі документи, відображаючи їх загальний семантичний зміст.
Розмірність (розмір) векторних представлень зазвичай обирається відповідно до вимог проєкту та наявних обчислювальних ресурсів. Вибір оптимального розміру є важливим для досягнення балансу між збереженням багатої семантичної інформації та забезпеченням ефективності моделі.
Ось приклад того, як можуть виглядати векторні представлення слів для слів "cat", "kitten", "dog" та "house":
Хоча числові значення в цій таблиці є довільними, вони ілюструють, як ембедінги можуть відображати змістовні зв'язки між словами.
У реальних застосуваннях такі ембедінги отримують шляхом навчання моделі на великому корпусі текстів, що дозволяє їй знаходити тонкі закономірності та семантичні зв'язки в природній мові.
Подальший розвиток щільних представлень — контекстуальні ембедінги (згенеровані моделями на кшталт BERT та GPT) — враховує контекст, у якому з'являється слово, для створення його вектора. Це означає, що одне й те саме слово може мати різні ембедінги залежно від його використання в різних реченнях, забезпечуючи більш глибоке розуміння мови.
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Awesome!
Completion rate improved to 3.45Типи Моделей Векторного Простору
Свайпніть щоб показати меню
Векторні просторові моделі можна класифікувати за способом представлення тексту, від простих методів на основі частоти до більш складних, контекстно-орієнтованих ембеддінгів. Кожен підхід має свої переваги та підходить для різних типів завдань обробки природної мови.
Bag of Words
Bag of words (BoW) — це векторна модель, яка представляє документи у вигляді векторів, де кожен вимір відповідає унікальному слову. Модель може бути бінарною (відображає наявність слова) або на основі частоти (відображає кількість входжень слова).
Ось приклад моделі BoW на основі частоти:
Як видно, кожен документ представлений у вигляді вектора, де кожен вимір відповідає частоті певного слова в цьому документі. У випадку бінарної моделі bag of words кожен вектор містить лише 0 або 1 для кожного слова, що вказує на його відсутність або наявність відповідно.
Попередня обробка тексту є необхідним етапом перед застосуванням BoW або подібних моделей.
TF-IDF
Модель TF-IDF (term frequency-inverse document frequency) розширює підхід "мішок слів" (BoW), коригуючи частоти слів залежно від їхньої появи у всіх документах. Вона підкреслює слова, унікальні для певного документа, надаючи більш специфічну інформацію про його зміст.
Це досягається шляхом поєднання частоти терміну (кількість разів, коли слово зустрічається у документі) з оберненою частотою документа (міра того, наскільки слово є поширеним або рідкісним у всьому наборі даних).
Нижче наведено результат застосування TF-IDF до документів з попереднього прикладу:
Отримані вектори, збагачені TF-IDF, демонструють більшу різноманітність, забезпечуючи глибше розуміння змісту документа.
Векторні представлення слів і документів
Векторні представлення слів відображають окремі слова у щільні вектори в просторах низької розмірності, що дозволяє фіксувати семантичні подібності, які не є безпосередньо інтерпретованими.
Векторні представлення документів, навпаки, створюють щільні вектори, які представляють цілі документи, відображаючи їх загальний семантичний зміст.
Розмірність (розмір) векторних представлень зазвичай обирається відповідно до вимог проєкту та наявних обчислювальних ресурсів. Вибір оптимального розміру є важливим для досягнення балансу між збереженням багатої семантичної інформації та забезпеченням ефективності моделі.
Ось приклад того, як можуть виглядати векторні представлення слів для слів "cat", "kitten", "dog" та "house":
Хоча числові значення в цій таблиці є довільними, вони ілюструють, як ембедінги можуть відображати змістовні зв'язки між словами.
У реальних застосуваннях такі ембедінги отримують шляхом навчання моделі на великому корпусі текстів, що дозволяє їй знаходити тонкі закономірності та семантичні зв'язки в природній мові.
Подальший розвиток щільних представлень — контекстуальні ембедінги (згенеровані моделями на кшталт BERT та GPT) — враховує контекст, у якому з'являється слово, для створення його вектора. Це означає, що одне й те саме слово може мати різні ембедінги залежно від його використання в різних реченнях, забезпечуючи більш глибоке розуміння мови.
Дякуємо за ваш відгук!
