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Google の Word2vec は、NLP タスクで強力であることが示されています。私はこのツールにまったく慣れていないため、正確に何ができるのかわかりません。

「今週末、ニューヨークに行きます」という文があるとします。

この文に基づいて、それを変換するための多くのオプションがあります。例えば:

1) 「私は今週末、父とニューヨークに行きます。」

2) 「私は今週末LAに行きます。」

3) 「私は今週末、ニューヨークに行きません。」

word2vec に求めているのは、基本的な文が与えられた場合、その変換の 1 つが最も可能性が高いものであるとどのように予測できるかということです。または、1 つの変換が与えられた場合、基本的な文の上で確率を計算できます。

追加の質問は、word2vec 以外に、同じ目的を果たすことができる他のツールはありますか?

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再帰ネットを見たいと思うかもしれません。それらは自然言語生成に適用されます。

http://deeplearning4j.org/recurrentnetwork https://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/

また、単一の単語や短い n-gram ではなく文全体をベクトル化し、類似点によって文をクラスタ化できる Doc2vec も検討してください。

于 2015-07-11T18:11:19.587 に答える