Laai die vektore in Spacy deur: Die word2vec-modelakkuraatheid kan verbeter word deur verskillende parameters vir opleiding, verskillende korpusgroottes of 'n ander modelargitektuur te gebruik. … Die model kan byvoorbeeld opgelei word om 'n vektor vir new_york te produseer, in plaas daarvan om vektore vir new_york op te lei.
Watter woordinbedding gebruik spaCy?
spaCy verskaf 300-dimensionele woordinbeddings vir verskeie tale, wat uit groot korpus aangeleer is. Met ander woorde, elke woord in die model se woordeskat word verteenwoordig deur 'n lys van 300 swaaipuntgetalle – 'n vektor – en hierdie vektore is ingebed in 'n 300-dimensionele ruimte.
Watter model gebruik spaCy?
spaCy v2.0's Genoemde entiteit-herkenningstelsel beskik oor 'n gesofistikeerde woordinbeddingstrategie wat subwoordkenmerke en "Bloom"-inbeddings gebruik, 'n diep konvolusionele neurale netwerk met oorblywende verbindings, en 'n nuwe oorgangs-gebaseerde benadering tot benoemde entiteit-ontleding.
Gebruik spaCy Bert?
Hierdie pakket verskaf spaCy-modelpyplyne wat Hugging Face se transformatorpakket omvou, sodat jy dit in spaCy kan gebruik. Die resultaat is gerieflike toegang tot moderne transformator-argitekture, soos BERT, GPT-2, XLNet, ens.
Is word2vec verouderd?
Word2Vec en sak-met-woorde/tf-idf is ietwat verouderd in 2018 vir modellering. Vir klassifikasietake presteer fasttext (https://github.com/facebookresearch/fastText) beter en vinniger.