r word2vec 한글 예제

안녕하세요, 저는 몇 가지 질문이 있습니다. 어디에서 이러한 거대한 데이터를 찾을 수 있습니까? word2vec을 교육하기 전에 텍스트 데이터에 대해 수행해야 할 전처리가 있습니까? PMI는 y의 x의 구체적인 발생 사이의 의존도를 측정한 것이다. 예: x=걷기, y=오늘. 공식적으로: 교육 단계가 시작될 때 포함 행렬과 컨텍스트 행렬이라는 두 개의 행렬을 만듭니다. 이 두 행렬은 어휘의 각 단어에 대한 포함이 있습니다 (그래서 vocab_size는 그 차원 중 하나입니다). 두 번째 차원은 각 포함을 원하는 기간입니다(embedding_size – 300은 일반적인 값이지만 이 게시물의 50이전 예제를 살펴보았습니다). 예를 들어 젠심 라이브러리를 사용하여 Word2Vec 모델을 학습할 수도 있습니다. 원시 구조화되지 않은 텍스트 데이터 외에도 Word2Vec을 사용하여 보다 구조화된 데이터를 사용할 수도 있습니다. 예를 들어 백만 개의 StackOverflow 질문과 답변에 대한 태그가 있는 경우 관련 태그를 찾아 탐색할 수 있는 태그를 추천할 수 있습니다. 이 작업을 수행하려면 각 공동 발생 태그 집합을 “문장”으로 처리하고 이 데이터에 대해 Word2Vec 모델을 학습할 수 있습니다. 부여, 당신은 여전히 작동 하도록 예제의 큰 숫자가 필요 합니다. 예를 들어, 입력이 한 줄당 한 문장으로 디스크의 여러 파일에 흩어져 있는 경우 모든 것을 메모리 내 목록에 로드하는 대신 입력 파일을 한 줄씩 처리할 수 있습니다.

NLTK/Freebase와 같은 기존 NLP 도구를 사용하거나 정확히 이 작업을 수행하는 젠심 풀 요청을 완료하는 데 도움이 https://github.com/piskvorky/gensim/pull/135 . 이것은 단어 아키텍처의 연속 가방이라고하고 단어 2vec 논문 [pdf]중 하나에 설명되어 있습니다. 또한 좋은 결과를 보여주는 경향이 또 다른 아키텍처는 일을 조금 다르게 않습니다. 그러나 나는 물건을 읽을 때 단어2vec로 중지 단어 제거가 수행되는 것을 본 적이 없다? C 도구인 load_word2vec_format()에서 생성된 모델로는 교육을 다시 시작할 수 없습니다. 쿼리/유사성에 계속 사용할 수 있지만 교육(vocab 트리)에 필수적인 정보가 없습니다. 그런 다음 일부 “토큰”이 하나 대신 여러 단어의 문자열이 될 것을 제외하고는 일반적으로 와 같은 word2vec 모델을 작성합니다 (예 : [“뉴욕”, “was”, “설립”, “16 세기”).). 나는 당신이 지금 단어 포함 및 word2vec 알고리즘에 대한 감각을 가지고 있기를 바랍니다. 나는 또한 당신이 언급 하는 종이를 읽을 때 지금 희망 “부정적인 샘플링 그램 건너뛰기” (SGNS) (상단에 추천 시스템 논문 처럼), 이러한 개념에 대 한 더 나은 감각을 가지고. 언제나처럼, 모든 피드백은 @jalammar 평가된다. 안녕하세요, 튜토리얼 주셔서 감사합니다! 나는 당신에게 질문을 할 수 있습니까? 나는 다른 회귀 모델에 word2vec 모델을 적용하는 방법을 궁금해. 어떤 함수가 매트릭스 형식으로 변경할 수 있습니까? 안녕하세요 Radim, 전체 개념을 이해하고 코드를 안내하는 데 사용할 수있는 전체 예제가 있습니까? 고마워요, 이번에는 조금 덜 도전하기 위해, 나는 위의 양식에 문구 제안을 추가했다.

Google 뉴스의 word2vec 모델의 실제 어휘에서 유효한 구문 목록을 보려면 입력을 시작합니다. 사용할 수 있는 모든 이름을 목록으로 변환합니다. 하지만 위의 예에 가까이 얻을 수 없습니다. 임베딩의 놀라운 속성을 보여주는 유명한 예는 비유의 개념입니다. 단어 포함을 추가하고 빼고 흥미로운 결과에 도달 할 수 있습니다.