Apa itu vektor kata dalam NLP?
Apa itu vektor kata dalam NLP?

Video: Apa itu vektor kata dalam NLP?

Video: Apa itu vektor kata dalam NLP?
Video: Mengonversi Kata ke Vektor (1-hot vector, word embedding) 2024, November
Anonim

Vektor kata sederhana vektor dari angka yang mewakili arti dari kata . Pada dasarnya, pendekatan tradisional untuk NLP , seperti enkode one-hot, tidak menangkap hubungan sintaksis (struktur) dan semantik (makna) di seluruh koleksi kata-kata dan, oleh karena itu, mewakili bahasa dengan cara yang sangat naif.

Demikian pula, Anda mungkin bertanya, apa itu Word Embeddings di NLP?

Penyematan kata pada dasarnya merupakan bentuk kata representasi yang menjembatani pemahaman bahasa manusia dengan mesin. Penyematan kata adalah representasi terdistribusi dari teks dalam ruang n-dimensi. Ini sangat penting untuk menyelesaikan sebagian besar NLP masalah.

Selain di atas, apa arti dari kata embedding? Penyematan kata adalah nama kolektif untuk satu set pemodelan bahasa dan teknik pembelajaran fitur dalam pemrosesan bahasa alami (NLP) di mana kata-kata atau frasa dari kosakata dipetakan ke vektor dari bilangan real.

Dalam hal ini, bagaimana Anda merepresentasikan sebuah kata sebagai vektor?

Kata-kata adalah diwakili oleh padat vektor dimana vektor mewakili proyeksi dari kata menjadi terus menerus vektor ruang angkasa. Ini merupakan peningkatan dari tas tradisional. kata skema pengkodean model di mana besar jarang vektor sudah terbiasa mewakili setiap kata.

Apa gunanya kata Embeddings?

Penyematan Kata bertujuan untuk membuat representasi vektor dengan ruang dimensi yang jauh lebih rendah. Penyematan Kata adalah digunakan untuk penguraian semantik, untuk mengekstrak makna dari teks untuk memungkinkan pemahaman bahasa alami.

Direkomendasikan: