非常によく知られている記事で Google によって公開されている、Keras NN モデルで事前にトレーニングされた単語埋め込みを使用したいと思います。彼らは、新しいモデルをトレーニングするためのコードと、埋め込みを提供しています。
ただし、ドキュメントからは、単純な python 関数呼び出しから特定の文字列 (単語) から埋め込みベクトルを取得する方法が明確ではありません。ドキュメントの多くは、おそらく感傷的な分析のために、文全体 のベクトルをファイルにダンプすることに集中しているようです。
これまでのところ、次の構文を使用して事前トレーニング済みの埋め込みをフィードできることを確認しました。
embedding_layer = Embedding(number_of_words??,
out_dim=128??,
weights=[pre_trained_matrix_here],
input_length=60??,
trainable=False)
ただし、さまざまなファイルとその構造を変換することは、私にpre_trained_matrix_hereはよくわかりません。
それらにはいくつかのソフトマックス出力があるため、どれが属するかはわかりません。さらに、入力内の単語を、それらが持つ単語の辞書に合わせる方法もわかりません。
これらの単語/文字埋め込みを keras で使用したり、モデルの文字/単語埋め込み部分を keras で構築したりして、他の NLP タスクにさらにレイヤーを追加できるようにする簡単な方法はありますか?