61
правка
Изменения
Нет описания правки
word2vec {{---}} способ построения сжатого пространства векторов слов, использующий нейронные сети. Принимает на вход большой текстовый корпус и сопоставляет каждому слову вектор. Сначала он создает словарь, а затем вычисляет векторное представление слов. Векторное представление основывается на контекстной близости: слова, встречающиеся в тексте рядом с одинаковыми словами (а следовательно, имеющие схожий смысл), в векторном представлении будут иметь близкие координаты векторов-слов.
В word2vec существуют две основных модели обучения: Skip-gram и CBOW (англ. ''Continuous Bag of Words''). В модели Skip-gram по слову предсказываются слова из его контекста, а в модели CBOW по контексту подбирается наиболее вероятное слово. На выходном слое используется функция <math>softmax</math> или его вариация, чтобы получить на выходе распределение вероятности каждого слова. В обеих моделях входные и выходные слова подаются в one-hot encoding, благодаря чему при умножении на матрицу <math>W</math>, соединяющую входной и скрытый слои, происходит выбор одной строки <math>W</math>. Размерность <math>N</math> является гиперпараметром алгоритма, а обученная матрица <math>W</math> {{---}} выходом, так как ее строки содержат векторные представления слов.
Для ускорения обучения моделей Skip-gram и CBOW используются модификации <math>softmax</math>, такие как иерархический <math>softmax</math> и ''negative sampling'', позволяющие вычислять распределение вероятностей быстрее, чем за линейное время от размера словаря.
