Word2vec
- Word2vec — метод обучения векторов слов для представления слов в векторном пространстве.
- Метод основан на принципе сходства слов, встречающихся в сходных контекстах.
- Word2vec может быть использован для различных задач, включая семантический анализ и машинное обучение.
- Существуют различные архитектуры word2vec, такие как модель векторов абзацев с распределенной памятью и версия Paragraph Vector с распределенным набором слов.
- doc2vec способен фиксировать семантические значения для дополнительных фрагментов контекста вокруг слов.
- top2vec использует вложения для документов и слов для оценки распределенных представлений тем.
- Биовекторы представляют собой представление биологических последовательностей в векторном пространстве для применения в биоинформатике.
- IWE — расширение word vectors для создания плотного векторного представления неструктурированных радиологических отчетов.
- Перенос гиперпараметров word2vec на другие подходы приводит к аналогичным результатам в последующих задачах.
Полный текст статьи: