3c760d21ff
|
||
|---|---|---|
| .. | ||
| README.md | ||
README.md
Skip-Gram Modell Tréningje
Laborfeladat az AI for Beginners Curriculum anyagából.
Feladat
Ebben a laborban az a kihívás, hogy Word2Vec modellt taníts Skip-Gram technikával. Taníts egy hálózatot beágyazással, hogy megjósolja a szomszédos szavakat egy N token széles Skip-Gram ablakban. Használhatod a leckében található kódot, és kicsit módosíthatod.
Az Adatkészlet
Bármilyen könyvet használhatsz. Rengeteg ingyenes szöveget találhatsz a Project Gutenberg oldalán, például itt van egy közvetlen link Lewis Carroll Alice Csodaországban című művéhez. Vagy használhatod Shakespeare darabjait, amelyeket az alábbi kóddal szerezhetsz meg:
path_to_file = tf.keras.utils.get_file(
'shakespeare.txt',
'https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/shakespeare.txt')
text = open(path_to_file, 'rb').read().decode(encoding='utf-8')
Fedezd fel!
Ha van időd és szeretnél mélyebben elmerülni a témában, próbálj ki néhány dolgot:
- Hogyan befolyásolja a beágyazási méret az eredményeket?
- Hogyan hatnak a különböző szövegstílusok az eredményre?
- Vegyél néhány nagyon különböző típusú szót és azok szinonimáit, szerezd meg a vektoriális reprezentációikat, alkalmazz PCA-t a dimenziók 2-re csökkentéséhez, és ábrázold őket 2D térben. Látsz bármilyen mintázatot?
Felelősség kizárása:
Ez a dokumentum az AI fordítási szolgáltatás Co-op Translator segítségével lett lefordítva. Bár törekszünk a pontosságra, kérjük, vegye figyelembe, hogy az automatikus fordítások hibákat vagy pontatlanságokat tartalmazhatnak. Az eredeti dokumentum az eredeti nyelvén tekintendő hiteles forrásnak. Kritikus információk esetén javasolt professzionális emberi fordítást igénybe venni. Nem vállalunk felelősséget semmilyen félreértésért vagy téves értelmezésért, amely a fordítás használatából eredhet.