Načtěte vektory do Spacy pomocí: Přesnost modelu word2vec lze zlepšit použitím různých parametrů pro trénování, různých velikostí korpusů nebo jiné architektury modelu. … Model lze například trénovat tak, aby vytvořil vektor pro new_york, namísto trénování vektorů pro new a york.
Jaké vkládání slov používá spaCy?
spaCy poskytuje 300rozměrná vložení slov pro několik jazyků, které se naučily z velkých korpusů. Jinými slovy, každé slovo ve slovníku modelu je reprezentováno seznamem 300 čísel s pohyblivou řádovou čárkou – vektorem – a tyto vektory jsou vloženy do 300-rozměrného prostoru.
Jaký model spaCy používá?
spaCy v2.0's Systém rozpoznávání pojmenovaných entit obsahuje sofistikovanou strategii vkládání slov využívající funkce podslov a vkládání „Bloom“, hlubokou konvoluční neuronovou síť se zbytkovými spojeními a nový přístup k analýze pojmenovaných entit založený na přechodu.
Používá spaCy Berta?
Tento balíček poskytuje spaCy modelové potrubí, které obaluje balíček transformátorů Hugging Face, takže je můžete používat ve spaCy. Výsledkem je pohodlný přístup k nejmodernějším architekturám transformátorů, jako jsou BERT, GPT-2, XLNet atd.
Je word2vec zastaralý?
Word2Vec a bag-of-words/tf-idf jsou poněkud zastaralé v roce 2018 pro modelování. Pro klasifikační úkoly funguje fasttext (https://github.com/facebookresearch/fastText) lépe a rychleji.
