З Вікіпедії, вільної енциклопедії
GloVe, від англ. Global Vectors (глобальні вектори), — це одна з моделей для розподіленого представлення слів. Ця модель є алгоритмом некерованого навчання для отримування векторних представлень слів. Це досягається відображенням слів до змістовного простору, в якому відстань між словами пов'язано з семантичною подібністю.[1] Тренування виконується на агрегованій глобальній статистиці попарної спільної появи[en] слів корпусу, а отримувані в результаті представлення демонструють цікаві лінійні підструктури векторного простору слів. Її розроблюють як відкритий проєкт у Стенфорді.[2] Як логарифмічно-білінійна регресійна модель для некерованого навчання представлень слів, вона поєднує властивості двох сімейств моделей, а саме, методів глобального розкладу матриць, та локального контекстного вікна.[3]
GloVe можливо використовувати, щоби знаходити зв'язки між словами, такі як синоніми, відношення «компанія — продукт», поштових індексів та міст тощо. Її також використовує модель spaCy, щоби будувати семантичні вкладення слів/вектори ознак під час обчислення найкращих відповідних слів за такими мірами відстані як косинусна подібність та підхід евклідової відстані.[4] Її також використовували як систему представлення слів для онлайнових та автономних систем, розроблених для виявляння психічних розладів в опитуваннях пацієнтів.[1]
Її було запущено 2014 року.
Seamless Wikipedia browsing. On steroids.