Публикации по теме 'embedding'


Понимание естественного языка с помощью встраивания текста
Введение В современную эпоху информационной перегрузки извлечение значимой информации из текстовых данных стало огромной проблемой. Лавина текстовой информации, поступающей из социальных сетей, обзоров, статей и многого другого, требует более разумного способа понять и использовать ее потенциал. Именно здесь встраивание текста становится рыцарем в сияющих доспехах области обработки естественного языка (НЛП), совершая революцию в том, как мы анализируем, организуем и извлекаем ценность..
Совместное встраивание, двойное пространство и почему это важно
В прошлый четверг я посетил встречу, организованную моей компанией. Один из докладов посвящен методам встраивания, используемым в Twitter. Подобно word2vec, твиты и пользователей можно представить в виде векторов. В случае word2vec представление слов обучается так, чтобы слово можно было предсказать по окружающим его словам (в случае CBOW ). Для твитов и пользователей можно использовать действия пользователей над твитами (лайк/ретвит/комментарий) для обучения встраиванию. В частности,..
Категориальные вложения в конвейере Scikit-Learn
В машинном обучении нам часто приходится иметь дело с категориальными признаками. Классический способ обработки — горячее кодирование. Однако в этом подходе отсутствуют нюансы, поскольку он просто сообщает, что все категориальные уровни различаются по одному и тому же фактору. Одной из альтернатив является кодирование среднего целевого значения, при котором мы заменяем каждый уровень категории средним целевым значением при достижении уровня. Во многих случаях этот метод может быть..
Семантический поиск в контексте LLM
Семантический поиск в пространстве LLM: расширение возможностей поиска с помощью языковых моделей Семантический поиск произвел революцию в методах поиска информации и поиска дополненной генерации (RAG). Используя возможности языковых моделей и встраивания текста, семантический поиск обеспечивает более точный и эффективный поиск документов. В этой статье мы углубимся в мир семантического поиска с поддержкой LLM, изучим, как он работает, его преимущества и лежащие в его основе..
Оценка моделей представления звука на основе ИИ в 2022 году
Обзор 2022 год был одним из самых захватывающих в области искусственного интеллекта. DALL-E 2 был анонсирован Open AI в апреле и выпущен в закрытом бета-тестировании в июле. Твиттер был наводнен новыми захватывающими изображениями, вытекающими из простых текстовых подсказок. Быстрое проектирование быстро стало модным, и в сентябре Stable Diffusion покорила мир, открыв исходный код аналогичной модели, сделав ее доступной для всех, у кого достаточно вычислительных ресурсов. Рост Stable..
Подробное руководство по встраиванию структур в Go
Введение Go — это язык программирования со статической типизацией, предназначенный для создания масштабируемых и параллельных приложений. Одной из самых мощных функций Go является возможность встраивать структуры и интерфейсы для создания более органичной композиции типов. В этой статье мы рассмотрим концепцию встраивания структур в Go, как это работает и варианты его использования. Что такое встраивание структуры? Внедрение структур — это метод в Go, который позволяет включать..
Раскрытие возможностей векторных вложений: от кода к осмысленным представлениям
1. Введение Вам когда-нибудь приходилось кодировать фрагмент кода, написанный на определенном языке программирования, в качестве вектора встраивания, содержащего информацию об этом коде? Если да, то эта статья для вас. В этой статье мы рассмотрим исследовательскую работу code2vec: Learning Distributed Representations of Code и обсудим, как им удалось обучить нейронную сеть на чисто синтаксических данных (пути AST) для предсказать имя метода по его телу. Вы можете протестировать..