Word embedding: differenze tra le versioni

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== Applicazioni ==

Gli algoritmi più popolari proposti per l'apprendimento del word embedding sono [[Word2vec]], sviluppato da [[Tomas Mikolov]]<ref>{{Cita pubblicazione |nome=Thomas |cognome=Mikolov |anno=2013 |titolo=Efficient estimation of word representations in vector space |rivista=Proceedings of NIPS |lingua=en |accesso=4 settembre 2018 |url=http://papers.nips.cc/paper/5021-distributed-representations-of-words-and-phrases-and-their-compositionality.pdf}}</ref>, e [[GloVe (machine learning)|GloVe]], sviluppato dalla Stanford University<ref>{{cita web|url=http://nlp.stanford.edu/projects/glove/|titolo=GloVe|lingua=en}}</ref>. Sono anche disponibili alcuni software e [[Libreria (software)|librerie software]], come [[Gensim]]<ref>{{Cita web |url=http://radimrehurek.com/gensim/ |titolo=Gensim |lingua=en |accesso=6 marzo 2017 |urlarchivio=https://web.archive.org/web/20170103021308/http://radimrehurek.com/gensim/ |dataarchivio=3 gennaio 2017 |urlmorto=sì }}</ref> e [[Deeplearning4j]]<ref>{{Cita web |url=https://deeplearning4j.org/ |titolo=Deeplearning4j |sito=deeplearning4j.org |lingua=en |accesso=4 settembre 2018}}</ref>, che offrono un'implementazione di questi algoritmi e ne permettono l'uso in altre applicazioni. Altri algoritmi, come l'[[Analisi delle componenti principali]] (PCA) e [[t-distributed stochastic neighbor embedding]] (t-SNE), sono usati per diminuire la dimensione dello spazio dei vettori di parole e per permetterne la visualizzazione in uno spazio bidimensionale o tridimensionale<ref>{{Cita pubblicazione|cognome=Ghassemi|nome=Mohammad|cognome2=Mark|nome2=Roger|cognome3=Nemati|nome3=Shamim|anno=2015|titolo=A Visualization of Evolving Clinical Sentiment Using Vector Representations of Clinical Notes|url=http://www.cinc.org/archives/2015/pdf/0629.pdf|rivista=Computing in Cardiology|lingua=en}}</ref>.

==Note==