Représentation sémantique vectorielle dans le traitement du langage naturel Python : de la signification des mots au nombre

De la signification des mots au nombre

Pour créer une représentation sémantique vectorielle, nous devons convertir le sens réel du mot en un vecteur numérique. Il existe plusieurs façons de procéder :

• Incorporation de mots : La méthode de représentation sémantique vectorielle la plus populaire est l'intégration de mots. L'intégration de mots est une méthode qui mappe chaque mot à un vecteur dense qui code les informations contextuelles et sémantiques du mot. Les intégrations de mots sont généralement appris à partir de données textuelles à l'aide de techniques de réseau neuronal telles que Word2Vec ou GloVe.

• Modèle de sac de mots : Le modèle de sac de mots est une représentation sémantique vectorielle plus simple qui représente le document sous forme de vecteur clairsemé. Chaque fonctionnalité correspond à un mot et la valeur de la fonctionnalité représente le nombre de fois que le mot apparaît dans le document. Bien que le modèle du sac de mots soit utile pour capturer les sujets des documents, il ignore l'ordre et la syntaxe des mots.

• TF-IDF : TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) est un modèle de sac de mots muté qui pondère chaque mot en fonction de sa fréquence dans le document et de sa fréquence dans tous les documents. TF-IDF peut aider à atténuer l’impact des mots courants et à mettre en évidence des mots plus discriminants.

Avantages et applications

La représentation sémantique vectorielle présente de nombreux avantages en NLP :

• Similitude sémantique : La représentation sémantique vectorielle peut mesurer la similitude sémantique entre des mots ou des documents en fonction de la similitude des vecteurs. Ceci est utile dans des tâches telles que la classification de documents, le regroupement et la récupération d'informations.

• Réduction de dimensionnalité : L'espace sémantique des mots est généralement de grande dimension. La représentation sémantique vectorielle compresse cet espace en un vecteur de longueur fixe, simplifiant ainsi le traitement et le stockage.

• Entrées du réseau neuronal : Les représentations sémantiques vectorielles peuvent être utilisées comme entrées dans les réseaux neuronaux, leur permettant d'effectuer des tâches en utilisant des informations sémantiques.

La représentation sémantique vectorielle est largement utilisée dans le domaine de la PNL, notamment :

• Classification des documents : Attribuez des documents à des catégories prédéfinies.
• Clustering : Regroupez les documents en groupes basés sur la similarité.
• Récupération d'informations : Récupérez des documents pertinents pour une requête à partir d'une collection de documents .
• Traduction automatique : Traduire du texte d'une langue à une autre.
• Système de questions et réponses : Répondez aux questions à partir de données textuelles.

Recherche continue

La représentation sémantique vectorielle est un domaine de recherche actif et de nouvelles technologies émergent constamment. Les points saillants de la recherche comprennent :

• Incorporations contextuelles : Développez des intégrations de mots capables de capturer le sens d'un mot dans un contexte spécifique.
• Intégrations multimodales : Créez des intégrations qui connectent différentes modalités telles que le texte, les images et l'audio.
• Incorporations interprétables : Développez des intégrations interprétables pour mieux comprendre comment elles codent la signification d'un mot ou d'un document.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!