Indlæs vektorerne i Spacy ved hjælp af: Word2vec-modellens nøjagtighed kan forbedres ved at bruge forskellige parametre til træning, forskellige korpusstørrelser eller en anden modelarkitektur. … For eksempel kan modellen trænes til at producere en vektor for new_york i stedet for at træne vektorer for new_york.
Hvilket ordindlejring bruger spaCy?
spaCy giver 300-dimensionelle ordindlejringer til flere sprog, som er blevet lært fra store korpus. Med andre ord er hvert ord i modellens ordforråd repræsenteret af en liste med 300 flydende kommatal – en vektor – og disse vektorer er indlejret i et 300-dimensionelt rum.
Hvilken model bruger spaCy?
spaCy v2.0'er Named Entity Recognition-system har en sofistikeret ordindlejringsstrategi, der bruger underordsfunktioner og "Bloom"-indlejringer, et dybt foldet neur alt netværk med resterende forbindelser og en ny overgangsbaseret tilgang til navngivne entitetsparsing.
Bruger spaCy Bert?
Denne pakke indeholder spaCy-modelpipelines, der omslutter Hugging Faces transformatorpakke, så du kan bruge dem i spaCy. Resultatet er bekvem adgang til state-of-the-art transformerarkitekturer, såsom BERT, GPT-2, XLNet osv.
Er word2vec forældet?
Word2Vec og bag-of-words/tf-idf er noget forældede i 2018 til modellering. For klassificeringsopgaver klarer fasttext (https://github.com/facebookresearch/fastText) bedre og hurtigere.
