Word embeddingWord Embedding

単語埋め込みとは、自然言語処理における言語モデルと表現学習手法の総称です。概念的には、高次元空間から低次元の連続ベクトル空間に単語を埋め込むことを指し、各単語またはフレーズは実数領域のベクトルにマッピングされます。

現在の単語埋め込み手法には、人工ニューラル ネットワーク、単語シンライン行列の次元削減、確率モデル、および基礎となる入力における単語のコンテキストの明示的表現が含まれており、フレーズを表現するための単語埋め込み手法により、構文アナライザーとテキストの効果を向上させることができます。感情分析。

単語埋め込みアルゴリズム

• 埋め込み層: 特定の自然言語処理タスクをニューラル ネットワーク モデルとともに学習する方法。
• Word2Vec: テキスト コーパスから独立した単語の埋め込みを効率的に学習する統計的手法。
• GloVe: 単語ベクトルを効率的に学習できる Word2Vec メソッドの拡張機能。