GloVe est global dans le sens où il utilise des fréquences de co-occurrence, donc une mesure qui est globale en ce qui concerne les données de formation. Ainsi, il traverse le corpus, en comptant les co-occurrences, puis les transforme. Pour le formuler différemment, il est adapté à la structure du corpus (en termes de co-occurrences de mots). Word2Vec ne calcule jamais de statistiques globales. Il parcourt itérativement le corpus, voit quelques mots à la fois et essaye de prédire le mot au milieu à partir de ses mots environnants ou des mots environnants du mot au milieu. Il n`implique pas le concept des fréquences, il est complètement local en ce qu`il ne voit qu`un petit fragment à la fois et apprend de cela et seulement cela. GloVe et Word2Vec sont donc formés sur des vues différentes sur les données. Aucun d`entre eux est intrinsèquement mieux, gant est meilleur en ce que les données de formation tabulées qu`il opère sur est massivement diminué de taille et si facile à étendre et à travailler, mais c`est parce qu`il est de rejeter l`information, en particulier l`ordre. Word2Vec prend plus de temps à former, mais permet de capturer des effets d`ordre et de continuer à apprendre facilement, tandis que lorsque vous essayez d`ajouter plus de données à gant, vous aurez besoin de faire le raccord tout recommencer. Supposons que la fenêtre de contexte est de taille 2, et le mot que nous nous concentrons sur est “Sat”.

Les mots de contexte sont “The”, “cat”, “on” et “The”. Word2vec essaie soit de prédire le mot en focus à partir des mots de contexte (c`est ce qu`on appelle le modèle CBOW) ou les mots de contexte en utilisant le mot en focus (c`est ce qu`on appelle le modèle Skip-Gram). Ce que je ne comprends pas, c`est comment la partie globale va dans le modèle. word2vec semble le même que gant, sauf que gant utilise co-occurances directement au lieu de neural net. Ce qui m`intrigue est à la fois utilise des fenêtres contextuelles, alors comment est gant global alors que word2vec n`est pas? Dans le cas où vous n`êtes pas familier, voici une explication rapide de word2vec. Word2vec forme des incorporations de mot en optimisant une fonction de perte avec descente de gradient, tout comme n`importe quel autre modèle d`apprentissage profond. En word2vec, la fonction de perte est calculée en mesurant la façon dont un certain mot peut prédire les mots environnants. Par exemple, prenez la phrase hier, nous avons regardé quelques-unes des propriétés étonnantes des vecteurs de mots avec word2vec. Pennington et coll. soutiennent que l`approche de numérisation en ligne utilisée par word2vec est sous-optimale puisqu`elle n`exploite pas pleinement les informations statistiques concernant les co-occurrences de mots. Ils démontrent un modèle de vecteurs globaux (GloVe) qui combine les avantages du modèle Skip-Gram word2vec lorsqu`il s`agit de tâches d`analogie de mots, avec les avantages des méthodes de factorisation matricielle qui peuvent exploiter des informations statistiques globales. Le modèle GloVe…

Sac de mots ou arc représentations vectorielles sont les plus courantes utilisées représentation vectorielle traditionnelle. Chaque mot ou n-gramme est lié à un index vectoriel et marqué comme 0 ou 1 selon qu`il se produit dans un document donné. Avant de plonger directement dans Word2Vec, il vaut la peine de faire un bref aperçu de certaines des méthodes traditionnelles qui datent d`avant les intégrations neuronales. Word2vec optimise le log probabilité de voir des mots dans les mêmes fenêtres de contexte ensemble, où la probabilité de voir le mot dans le contexte de est estimée comme Word2Vec est un modèle d`incorporation prédictive. Il y a deux principales architectures Word2Vec qui sont utilisées pour produire une représentation distribuée des mots: Jeffrey Pennington, Richard Socher, et Christopher D. Manning. 2014. gant: vecteurs globaux pour la représentation de mots. PDF bavoir Un autre modèle bien connu qui apprend des vecteurs ou des mots à partir de leurs informations de co-occurrence, c.-à-d.

à quelle fréquence ils apparaissent ensemble dans les grandes corpus de texte, est Globalvecteurs (gant). Alors que word2vec est un modèle prédictif, un réseau neuronal d`avance qui apprend les vecteurs pour améliorer la capacité prédictive, GloVe est un modèle basé sur le comptage. Gant: vecteurs globaux pour la représentation de mot – Pennington et coll.