建设网站的工作职责,室内设计效果图软件手机版,游戏开发物语最强8人,长沙网站设计开发文本嵌入#xff0c;也称为词嵌入#xff0c;是文本数据的高维、密集向量表示#xff0c;可以测量不同文本之间的语义和句法相似性。它们通常是通过在大量文本数据上训练 Word2Vec、GloVe 或 BERT 等机器学习模型来创建的。这些模型能够捕获单词和短语之间的复杂关系#x… 文本嵌入也称为词嵌入是文本数据的高维、密集向量表示可以测量不同文本之间的语义和句法相似性。它们通常是通过在大量文本数据上训练 Word2Vec、GloVe 或 BERT 等机器学习模型来创建的。这些模型能够捕获单词和短语之间的复杂关系包括语义、上下文甚至语法的某些方面。这些嵌入可用于语义搜索等任务其中文本片段根据含义或上下文的相似性进行排名以及其他自然语言处理任务如情感分析、文本分类和机器翻译。 嵌入 API 的演变和出现 在自然语言处理NLP领域文本嵌入从根本上改变了我们理解和处理语言数据的方式。通过将文本信息转换为数字数据文本嵌入促进了复杂的机器学习算法的开发该算法能够进行语义理解、上下文识别和更多基于语言的任务。在本文[1]中我们探讨了文本嵌入的进展并讨论了嵌入 API 的出现。 文本嵌入的起源 在NLP的早期阶段使用了one-hot编码和词袋BoW等简单技术。然而这些方法未能捕捉语言的上下文和语义的复杂性。每个单词都被视为一个孤立的单元不了解它与其他单词的关系或其在不同上下文中的用法。 Word2Vec 2013 年 Google 推出的 Word2Vec 标志着 NLP 领域的重大飞跃。 Word2Vec 是一种使用神经网络从大型文本语料库中学习单词关联的算法。因此它生成单词的密集向量表示或嵌入捕获大量语义和句法信息。单词的上下文含义可以通过高维空间中向量的接近程度来确定。 GloVe用于单词表示的全局向量 斯坦福大学的研究人员在 2014 年推出了 GloVe进一步推进了词嵌入的概念。GloVe 通过在整个语料库中更全面地检查统计信息来创建词向量从而在 Word2Vec 的基础上进行了改进。通过考虑本地上下文窗口和全局语料库统计数据它可以实现更细致的语义理解。 基于 Transformer 的嵌入BERT 及其变体 2017 年推出的 Transformer 架构通过引入注意力机制的概念彻底改变了 NLP。随后谷歌于 2018 年发布的 BERT来自 Transformers 的双向编码器表示提供了上下文相关的词嵌入。 BERT 通过查看单词前后的单词来考虑单词的完整上下文这与上下文无关模型的 Word2Vec 和 GloVe 不同。自 BERT 发布以来已经开发了多种变体和改进例如 RoBERTa、GPT生成式预训练变压器等。 嵌入 API 的出现 最近机器学习应用程序的增长推动了提供预训练词嵌入的 API应用程序编程接口的开发。这些 API 简化了获取词嵌入的任务让开发人员能够专注于构建应用程序。 例如 Google 的 TensorFlow Hub它提供可以生成嵌入的预训练模型。这些模型包括多种选项从 Word2Vec 和 GloVe 到基于转换器的模型如 BERT。同样Hugging Face 的 Transformers 库提供了一种获取预训练 Transformer 嵌入的简单方法。 此类 API 极大地民主化了最先进的 NLP 技术的获取。开发人员可以将这些 API 集成到他们的应用程序中以执行语义搜索、情感分析、文本分类等任务而不需要广泛的机器学习专业知识或训练此类模型的资源。 因此我们可以总结说 Embedding API 是一种机器学习 API提供对预先训练的词嵌入的访问。词嵌入是词的向量表示捕获词的含义以及与其他词的关系。它们允许实现 (NLP) 任务例如语义搜索、情感分析和文本分类。 嵌入 API 很重要因为它们使开发人员可以轻松访问最先进的 NLP 技术。过去想要使用词嵌入的开发人员必须训练自己的模型。这是一个耗时且资源密集的过程。嵌入 API 使开发人员能够快速轻松地开始 NLP 任务而无需拥有丰富的机器学习专业知识。 有许多可用的嵌入 API包括 Google’s PaLM 2, textembedding-geckolatest Google’s TensorFlow Hub Hugging Face’s Transformers library Stanford’s GloVe library CoVe (Contextual Vectors) FastText ELMo 这些 API 提供各种预先训练的词嵌入包括 Word2Vec、GloVe 和基于 Transformer 的模型如 BERT。 当开发人员使用嵌入 API 时他们首先需要选择他们想要使用的预训练模型。然后API 将返回输入文本中每个单词的向量表示。然后可以使用向量表示来执行 NLP 任务。 使用嵌入 API 的好处 易于使用嵌入 API 使开发人员可以轻松开始 NLP 任务。他们不需要任何机器学习方面的专业知识或资源来训练自己的模型。 准确性嵌入 API 为各种 NLP 任务提供高精度。这是因为他们接受了大型文本和代码数据集的训练。 可扩展性嵌入 API 是可扩展的因此它们可用于处理大量文本。 嵌入 API 是 NLP 任务的强大工具。它们使开发人员可以轻松访问最先进的 NLP 技术并执行语义搜索、情感分析和文本分类等任务。随着 NLP 领域的不断发展嵌入 API 将变得更加重要。 总结 自 NLP 出现以来文本嵌入经历了重大演变每一次进步都让我们更接近于有效模仿人类对语言的理解。随着嵌入 API 的出现这些强大的工具可供广大开发人员使用进一步加速了 NLP 应用程序的进步。 Reference [1] Source: https://dr-arsanjani.medium.com/the-evolution-of-text-embeddings-75431139133d 本文由 mdnice 多平台发布
