Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

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.

www.tg-me.com/ms/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/41

1.5K viewsSep 16, 2023 at 07:27

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