Какие существуют эмбеддинги в NLP и в чем они отличаются?
1. Word2Vec: Создает плотные векторы слов, подходит для множества задач NLP. Обучается на основе локальных контекстов в предложениях. 2. GloVe: Использует глобальную статистику совместной встречаемости слов, хорошо подходит для классификации текстов. 3. FastText: Учитывает подслова, полезен для языков с морфологией. 4. ELMo: Контекстуализированные эмбеддинги, учитывает значение слова в зависимости от контекста. 5. BERT: Мощная модель, учитывает контекст с обеих сторон слова, применяется во многих задачах NLP. 6. ULMFiT: Основан на LSTM, дообучается для конкретных задач с ограниченными данными.
Какие существуют эмбеддинги в NLP и в чем они отличаются?
1. Word2Vec: Создает плотные векторы слов, подходит для множества задач NLP. Обучается на основе локальных контекстов в предложениях. 2. GloVe: Использует глобальную статистику совместной встречаемости слов, хорошо подходит для классификации текстов. 3. FastText: Учитывает подслова, полезен для языков с морфологией. 4. ELMo: Контекстуализированные эмбеддинги, учитывает значение слова в зависимости от контекста. 5. BERT: Мощная модель, учитывает контекст с обеих сторон слова, применяется во многих задачах NLP. 6. ULMFiT: Основан на LSTM, дообучается для конкретных задач с ограниченными данными.
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Mr. Durov launched Telegram in late 2013 with his brother, Nikolai, just months before he was pushed out of VK, the Russian social-media platform he founded. Mr. Durov pitched his new app—funded with the proceeds from the VK sale—less as a business than as a way for people to send messages while avoiding government surveillance and censorship.
The global forecast for the Asian markets is murky following recent volatility, with crude oil prices providing support in what has been an otherwise tough month. The European markets were down and the U.S. bourses were mixed and flat and the Asian markets figure to split the difference.The TSE finished modestly lower on Friday following losses from the financial shares and property stocks.For the day, the index sank 15.09 points or 0.49 percent to finish at 3,061.35 after trading between 3,057.84 and 3,089.78. Volume was 1.39 billion shares worth 1.30 billion Singapore dollars. There were 285 decliners and 184 gainers.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from es
