AI-For-Beginners/translations/lt/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling
localizeflow[bot] 132c5c3f8f chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 201 changes) 2026-01-30 02:51:30 +00:00
..
lab chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 201 changes) 2026-01-30 02:51:30 +00:00
CBoW-PyTorch.ipynb 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-08-31 14:13:46 +00:00
CBoW-TF.ipynb 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-08-31 14:13:46 +00:00
README.md chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 201 changes) 2026-01-30 02:51:30 +00:00

README.md

Kalbos modeliavimas

Semantiniai įterpiniai, tokie kaip Word2Vec ir GloVe, iš tiesų yra pirmasis žingsnis link kalbos modeliavimo modelių kūrimo, kurie kažkaip supranta (arba atspindi) kalbos prigimtį.

Prieš paskaitą vykdomas testas

Pagrindinė kalbos modeliavimo idėja yra jų mokymas naudojant nepažymėtus duomenų rinkinius nesupervizuotu būdu. Tai svarbu, nes turime didžiulius kiekius nepažymėto teksto, o pažymėto teksto kiekis visada bus ribotas dėl pastangų, reikalingų jį pažymėti. Dažniausiai galime kurti kalbos modelius, kurie gali prognozuoti trūkstamus žodžius tekste, nes lengva atsitiktinai užmaskuoti žodį tekste ir naudoti jį kaip mokymo pavyzdį.

Įterpinių mokymas

Ankstesniuose pavyzdžiuose naudojome iš anksto apmokytus semantinius įterpinius, tačiau įdomu pamatyti, kaip šiuos įterpinius galima apmokyti. Yra keletas galimų idėjų, kurias galima naudoti:

  • N-Gram kalbos modeliavimas, kai prognozuojame žodį, remdamiesi N ankstesniais žodžiais (N-grama).
  • Nuolatinis žodžių maišas (CBoW), kai prognozuojame vidurinį žodį W_0 žodžių sekoje W_{-N}, ..., W_N.
  • Skip-gram, kai prognozuojame kaimyninių žodžių rinkinį {W_{-N},\dots, W_{-1}, W_1,\dots, W_N} iš vidurinio žodžio W_0.

vaizdas iš straipsnio apie žodžių konvertavimą į vektorius

Vaizdas iš šio straipsnio

✍️ Pavyzdiniai užrašai: CBoW modelio mokymas

Tęskite mokymąsi naudodamiesi šiais užrašais:

Išvada

Ankstesnėje pamokoje matėme, kad žodžių įterpiniai veikia kaip magija! Dabar žinome, kad žodžių įterpinių mokymas nėra labai sudėtinga užduotis, ir prireikus turėtume sugebėti apmokyti savo įterpinius specifiniam tekstui.

Po paskaitos vykdomas testas

Apžvalga ir savarankiškas mokymasis

🚀 Užduotis: Skip-Gram modelio mokymas

Laboratorijoje kviečiame jus pakeisti šios pamokos kodą, kad būtų mokomas Skip-Gram modelis vietoj CBoW. Skaitykite detales