Word embedding: differenze tra le versioni

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Le '''word embedding''' sono, nell'[[elaborazione del linguaggio naturale]], dei sistemi di mappatura in [[Vettore (matematica)|vettori]] di parole o frasi per lo studio della [[Semantica|vicinanza semantica]] del discorso.

I thought vectors sono un estensione delle word embedding per intere frasi o anche documenti. Alcuni ricercatori sperano che questi possano aumentare la qualità della [[traduzione automatica]].<ref>{{cite arXiv|title=skip-thought vectors|eprint=1506.06726|last1=Kiros|first1=Ryan|last2=Zhu|first2=Yukun|last3=Salakhutdinov|first3=Ruslan|last4=Zemel|first4=Richard S.|last5=Torralba|first5=Antonio|last6=Urtasun|first6=Raquel|last7=Fidler|first7=Sanja|class=cs.CL|year=2015}}</ref> <ref>{{citecita web|titletitolo=thoughtvectorsThoughtvectors|url=http://deeplearning4j.org/thoughtvectors|lingua=en}}</ref>

== Software ==

I software per addestrare e usare le word embeddings sono [[Word2vec]] sviluppato da [[Tomas Mikolov]], [[GloVe (machine learning)|GloVe]], sviluppato dalla Stanford University<ref>{{citecita web|url=http://nlp.stanford.edu/projects/glove/|titletitolo=GloVe|lingua=en}}</ref> [[Gensim]]<ref>{{citecita web|url=http://radimrehurek.com/gensim/|titletitolo=Gensim}}</ref> e[[Deeplearning4j]]. [[Principal Component Analysis]] (PCA) e[[T-Distributed Stochastic Neighbour Embedding]] (t-SNE) sono entrambi usati per diminuire la dimensione dello spazio dei vettori di parole (dimensionality reduction) e visualizzare le word embeddings e i [[Clustering|cluster]].<ref>{{CiteCita journalpubblicazione|lastcognome=Ghassemi|firstnome=Mohammad|last2cognome2=Mark|first2nome2=Roger|last3=Nemati|first3cognome3=Shamim|dateanno=2015|titletitolo=A Visualization of Evolving Clinical Sentiment Using Vector Representations of Clinical Notes|url=http://www.cinc.org/archives/2015/pdf/0629.pdf|journalrivista=Computing in Cardiology|doi=|pmid=|access-dateaccesso=|lingua=en}}</ref>

==Note==

<references />