โหลดเวกเตอร์ใน Spacy โดยใช้: ความแม่นยำของแบบจำลอง word2vec สามารถปรับปรุงได้ โดยใช้พารามิเตอร์ที่แตกต่างกันสำหรับการฝึก ขนาดคลังข้อมูลที่แตกต่างกัน หรือสถาปัตยกรรมแบบจำลองที่แตกต่างกัน … ตัวอย่างเช่น สามารถฝึกแบบจำลองให้สร้างเวกเตอร์สำหรับ new_york แทนการฝึกเวกเตอร์สำหรับนิวยอร์กและนิวยอร์ก
SpaCy ใช้คำใดในการฝัง
spaCy ให้ การฝังคำ 300 มิติ สำหรับหลายภาษา ซึ่งได้เรียนรู้จากร่างกายขนาดใหญ่ กล่าวอีกนัยหนึ่ง แต่ละคำในคำศัพท์ของแบบจำลองจะแสดงด้วยรายการตัวเลขทศนิยม 300 ตัว – เวกเตอร์ – และเวกเตอร์เหล่านี้ถูกฝังอยู่ในช่องว่าง 300 มิติ
spaCy ใช้รุ่นไหนดีกว่า
spaCy v2.0's Named Entity Recognition system นำเสนอกลยุทธ์การฝังคำที่ซับซ้อนโดยใช้คุณสมบัติคำย่อยและการฝัง "Bloom" โครงข่ายประสาทเทียมแบบ Deep Convolutional ที่มีการเชื่อมต่อที่เหลือ และแนวทางใหม่ที่อิงการเปลี่ยนแปลงเพื่อแยกวิเคราะห์เอนทิตีที่มีชื่อ
spaCy ใช้ Bert หรือไม่
แพ็คเกจนี้มีไปป์ไลน์รุ่น spaCy ที่ห่อแพ็คเกจหม้อแปลงของ Hugging Face เพื่อให้คุณใช้ใน spaCy ได้ ผลลัพธ์ที่ได้คือความสะดวกในการเข้าถึงสถาปัตยกรรมหม้อแปลงที่ทันสมัย เช่น BERT, GPT-2, XLNet เป็นต้น
word2vec ล้าสมัยหรือไม่
Word2Vec และ bag-of-words/tf-idf ค่อนข้างล้าสมัยในปี 2018 สำหรับการสร้างแบบจำลอง สำหรับงานจัดหมวดหมู่ fasttext (https://github.com/facebookresearch/fastText) ทำงานได้ดีและเร็วขึ้น
