بارگیری بردارها در Spacy با استفاده از: دقت مدل word2vec را می توان با استفاده از پارامترهای مختلف برای آموزش، اندازه های بدنه مختلف یا معماری مدل متفاوت بهبود بخشید. به عنوان مثال، مدل را می توان برای تولید بردار برای new_york، به جای آموزش بردار برای new و york، آموزش داد.
SpaCy از کدام کلمه جاسازی استفاده می کند؟
spaCy جاسازی کلمه ۳۰۰ بعدی را برای چندین زبان، که از مجموعه‌های بزرگ آموخته شده‌اند، فراهم می‌کند. به عبارت دیگر، هر کلمه در واژگان مدل با لیستی از 300 عدد ممیز شناور - یک بردار - نشان داده می شود و این بردارها در یک فضای 300 بعدی جاسازی می شوند.
SpaCy از چه مدلی استفاده می کند؟
spaCy v2.0's سیستم شناسایی موجودیت نامگذاری شده دارای یک استراتژی پیچیده جاسازی کلمه با استفاده از ویژگی های زیرکلمه و جاسازی های "Bloom"، یک شبکه عصبی پیچیده عمیق با اتصالات باقیمانده، و یک رویکرد جدید مبتنی بر انتقال برای تجزیه موجودیت نامگذاری شده است.
آیا SpaCy از Bert استفاده می کند؟
این بسته خطوط لوله مدل spaCy را ارائه می دهد که بسته ترانسفورماتور Hugging Face را می پوشاند، بنابراین می توانید از آنها در spaCy استفاده کنید. نتیجه دسترسی راحت به معماری های پیشرفته ترانسفورماتور مانند BERT، GPT-2، XLNet و غیره است.
آیا word2vec منسوخ شده است؟
Word2Vec و bag-of-words/tf-idf در سال ۲۰۱۸ برای مدل‌سازیتا حدودی منسوخ شده‌اند. برای کارهای طبقه‌بندی، fasttext (https://github.com/facebookresearch/fastText) بهتر و سریع‌تر عمل می‌کند.
