I-load ang mga vector sa Spacy gamit ang: Ang katumpakan ng modelong word2vec ay maaaring mapabuti sa pamamagitan ng paggamit ng iba't ibang parameter para sa pagsasanay, iba't ibang laki ng corpus o ibang arkitektura ng modelo. … Halimbawa, maaaring sanayin ang modelo upang makagawa ng vector para sa new_york, sa halip na magsanay ng mga vector para sa new at york.
Aling salitang pag-embed ang ginagamit ng spaCy?
Ang
spaCy ay nagbibigay ng 300-dimensional na mga pag-embed ng salita para sa ilang wika, na natutunan mula sa malaking corpora. Sa madaling salita, ang bawat salita sa bokabularyo ng modelo ay kinakatawan ng isang listahan ng 300 floating point na mga numero – isang vector – at ang mga vector na ito ay naka-embed sa isang 300-dimensional na espasyo.
Anong ner model ang ginagamit ng spaCy?
spaCy v2. Nagtatampok ang 0's Named Entity Recognition system ng isang sopistikadong diskarte sa pag-embed ng salita gamit ang mga feature ng subword at "Bloom" embeddings, isang malalim na convolutional neural network na may mga natitirang koneksyon, at isang bagong diskarte na nakabatay sa transition sa pinangalanang pag-parse ng entity.
Ginagamit ba ng spaCy si Bert?
Ang package na ito ay nagbibigay ng spaCy model pipelines na bumabalot sa Hugging Face's transformers package, para magamit mo ang mga ito sa spaCy. Ang resulta ay maginhawang pag-access sa mga makabagong arkitektura ng transformer, gaya ng BERT, GPT-2, XLNet, atbp.
Hindi na ba ginagamit ang word2vec?
Ang
Word2Vec at bag-of-words/tf-idf ay medyo lipas na sa 2018 para sa pagmomodelo. Para sa mga gawain sa pag-uuri, ang fasttext (https://github.com/facebookresearch/fastText) ay gumaganap nang mas mahusay at mas mabilis.
