NLPへの埋め込みとは何ですか？
質問者：シラード・ドーマン|最終更新日：2020年3月6日
カテゴリ：テクノロジーとコンピューティング人工知能
単語の埋め込みは、語彙からの単語またはフレーズが実数のベクトルにマッピングされる、自然言語処理（ NLP ）における一連の言語モデリングおよび機能学習技術の総称です。
続いて、「埋め込み」という言葉の使用は何ですか？単語の埋め込みは、はるかに低次元の空間を持つベクトル表現を作成することを目的としています。単語の埋め込みは、意味解析に使用され、テキストから意味を抽出して自然言語の理解を可能にします。
さらに、埋め込みベクトルとは何ですか？埋め込み。埋め込みは、高次元のベクトルを変換できる比較的低次元の空間です。埋め込みにより、単語を表すスパースベクトルなどの大きな入力で機械学習を簡単に行うことができます。
また、NLPのword2vecとは何ですか？
Word2vecは、単語を「ベクトル化」することによってテキストを処理する2層のニューラルネットです。その入力はテキストコーパスであり、その出力は一連のベクトルです。つまり、そのコーパス内の単語を表す特徴ベクトルです。 Word2vecはディープニューラルネットワークではありませんが、テキストをディープニューラルネットワークが理解できる数値形式に変換します。
埋め込みはどのように行われますか？
ニューラルネットのレンズを通してテキストデータを見るそのデータを低次元のベクトルとして表現することによって。これらのベクトルは埋め込みと呼ばれます。この手法は、テキストデータの次元を減らすために使用されますが、これらのモデルは、語彙の単語に関するいくつかの興味深い特性を学習することもできます。
27関連する質問の回答が見つかりました
埋め込みが重要なのはなぜですか？
要約すると、埋め込みは、機械学習モデル内のカテゴリ機能を表すために必要であるため、重要です。 NLPやレコメンダーシステムなどの多くのドメインでは、カテゴリ機能を処理する必要があり、それらを表すために埋め込みが必要です。そのため、埋め込みが重要です。
埋め込みサイズとは何ですか？
output_dim：これは単語が埋め込まれるベクトル空間のサイズです。これは、各単語のこのレイヤーからの出力ベクトルのサイズを定義します。たとえば、32または100、あるいはそれ以上にすることができます。問題に対してさまざまな値をテストします。
テキスト埋め込みとは何ですか？
テキストの埋め込みは、単語をベクトルとして数学的に表現したものです。これらは、テキストの本文を分析し、各単語、フレーズ、またはドキュメント全体を高次元空間のベクトルとして表すことによって作成されます（多次元グラフと同様）。
文法の埋め込みとは何ですか？
文に1つの節が別の節に含まれている場合
生成文法では、埋め込みは、ある句が別の句に含まれる（埋め込まれる）プロセスです。これは、ネスティングとも呼ばれます。より広義には、埋め込みとは、同じ一般的なタイプの別の単位の一部として言語単位を含めることを指します。 単語の埋め込みはどのように作成されますか？
単語の埋め込みは、同じ意味を持つ単語が同様の表現を持つテキストの学習表現です。自然言語処理の問題に挑戦するディープラーニングの重要なブレークスルーの1つと見なされるのは、単語やドキュメントを表現するためのこのアプローチです。
Word2Vecモデルとは何ですか？
Word2vecは、単語の埋め込みを生成するために使用される関連モデルのグループです。 Word2vecは、入力としてテキストの大きなコーパスを受け取り、通常は数百の次元のベクトル空間を生成します。コーパス内の各一意の単語には、空間内の対応するベクトルが割り当てられます。
なぜ私たちはに使用するのですか？
Toは前置詞であり、多くのことを言うために使用できる用途の広い小さな単語です。また、我々は動詞が不定であることを示すために必要な役割を果たします。あなたは「頻繁にあなたが、所持、添付ファイル、および追加のような関係を単語間の関係を示したいときに使うでしょう。
GloVe NLPとは何ですか？
GloVeは、単語のベクトル表現を取得するための教師なし学習アルゴリズムです。トレーニングは、コーパスからの集約されたグローバルな単語と単語の共起統計で実行され、結果の表現は、単語ベクトル空間の興味深い線形部分構造を示します。
スキップグラムはどのように機能しますか？
Skip - Gramモデルの背後にある主なアイデアは、これです。大きなコーパス内のすべての単語（フォーカスワードと呼びます）を取り、定義された「ウィンドウ」内でそれを囲む単語を1つずつ取ります。トレーニング後に各単語が実際に出現する確率を予測するニューラルネットワークをフィードします。
GloVeはWord2Vecとどう違うのですか？
それらは、 word2vecが「予測」モデルであるのに対し、 GloVeは「カウントベース」モデルであるという点で異なります。 word2vecでは、これはフィードフォワードニューラルネットワークとしてキャストされ、SGDなどを使用して最適化されます。カウントベースのモデルは、本質的に共起カウント行列で次元削減を行うことにより、ベクトルを学習します。
Word2Vecは監視されていますか？
Word2Vec、Doc2Vecと手袋は、半教師付き学習アルゴリズムであり、彼らは自然言語処理の唯一の目的のためにニューラルWordの組み込み環境です。具体的には、 Word2vecはテキストを処理する2層のニューラルネットです。
Word2Vecはディープラーニングですか？
Word2Vecの紹介
Word2vecは、テキストを処理する2層のニューラルネットです。その入力はテキストコーパスであり、その出力は一連のベクトルです。そのコーパス内の単語の特徴ベクトルです。 Word2vecはディープニューラルネットワークではありませんが、テキストをディープネットが理解できる数値形式に変換します。 Word2Vecは機械学習ですか？
「ディープラーニング」という用語は2006年に造られたもので、複数の非線形レイヤーを持ち、特徴階層を学習できる機械学習アルゴリズムを指します。したがって、最初の文の上記の定義によると、 word2vecモデルは深層学習モデルではありません。
Gensim Word2Vecはどのように機能しますか？
GensimはWord2Vecモデルで作業するためWord2Vecクラスを提供します。具体的には、各文はトークン化する必要があります。つまり、単語に分割して準備する必要があります（たとえば、事前にフィルタリングされ、優先ケースに変換される可能性があります）。
Gensimは何に使用されますか？
Gensimは、データストリーミングとインクリメンタルオンラインアルゴリズムを使用して大規模なテキストコレクションを処理するように設計されています。これにより、メモリ内処理のみを対象とする他のほとんどの機械学習ソフトウェアパッケージとは異なります。
Word2Vecをどのように実装しますか？
Word2Vecを実装するには、Continuous Bag-Of-Words（CBOW）またはContinuous Skip-gram（SG）の2つのフレーバーから選択できます。つまり、CBOWは隣接する単語（コンテキスト単語）から出力（ターゲット単語）を推測しようとしますが、継続的なSkip-Gramはターゲット単語からコンテキスト単語を推測します。
MLへの埋め込みとは何ですか？
機械学習（ ML ）では、埋め込みは、入力を別のより便利な表現空間に投影することを単に意味する特別な用語です。