DL2022: Векторные представления слов и текстов (часть 1)
Автор: Alexander D'yakonov
Загружено: 2022-04-11
Просмотров: 1782
Курс "Глубокое обучение (Deep Learning)"
страница курса: https://github.com/Dyakonov/DL
автор курса: Александр Дьяконов (https://dyakonov.org/)
В этой лекции...
Способы представления слов: классические: OHE, counts, LSA, кластеризация, LDA.
Вложение слов в непрерывное пространство (embedding).
word2vec: CBOW, skip-gram.
Negative Sampling.
Ближайшие соседи.
Операции над представлениями слов.
Fasttext.
Glove: Global Vectors for Word Representation.
Contextualized Word Embeddings.
Embeddings in Tag LM.
CoVe = Contextual Word Vectors.
ELMo: Embeddings from Language Models.
FLAIR: Contextual String Embeddings for Sequence Labelling. Представление текстов.
Доступные форматы для скачивания:
Скачать видео mp4
-
Информация по загрузке:
