7a9b37f3b1
|
||
|---|---|---|
| .. | ||
| lab | ||
| CBoW-PyTorch.ipynb | ||
| CBoW-TF.ipynb | ||
| README.md | ||
README.md
Taalmodellering
Semantische embeddings, zoals Word2Vec en GloVe, zijn eigenlijk een eerste stap richting taalmodellering - het creëren van modellen die op een bepaalde manier de aard van de taal begrijpen (of representeren).
Pre-lecture quiz
Het belangrijkste idee achter taalmodellering is dat ze worden getraind op niet-gelabelde datasets op een ongesuperviseerde manier. Dit is belangrijk omdat we enorme hoeveelheden niet-gelabelde tekst beschikbaar hebben, terwijl de hoeveelheid gelabelde tekst altijd beperkt zal zijn door de inspanning die we kunnen besteden aan het labelen. Meestal kunnen we taalmodellen bouwen die ontbrekende woorden in de tekst voorspellen, omdat het eenvoudig is om een willekeurig woord in de tekst te maskeren en dit te gebruiken als trainingsvoorbeeld.
Embeddings trainen
In onze eerdere voorbeelden hebben we gebruik gemaakt van vooraf getrainde semantische embeddings, maar het is interessant om te zien hoe die embeddings kunnen worden getraind. Er zijn verschillende ideeën die kunnen worden gebruikt:
- N-Gram taalmodellering, waarbij we een token voorspellen door naar N voorgaande tokens te kijken (N-gram).
- Continuous Bag-of-Words (CBoW), waarbij we het middelste token
W_0voorspellen in een reeks tokensW_{-N}, ...,W_N. - Skip-gram, waarbij we een set van naburige tokens {
W_{-N},\dots, W_{-1}, W_1,\dots, W_N} voorspellen vanuit het middelste tokenW_0.
Afbeelding uit deze paper
✍️ Voorbeeld Notebooks: CBoW-model trainen
Ga verder met leren in de volgende notebooks:
Conclusie
In de vorige les hebben we gezien dat woordembeddings werken als magie! Nu weten we dat het trainen van woordembeddings geen erg complexe taak is, en we zouden in staat moeten zijn om onze eigen woordembeddings te trainen voor domeinspecifieke tekst indien nodig.
Post-lecture quiz
Review & Zelfstudie
- Officiële PyTorch tutorial over taalmodellering.
- Officiële TensorFlow tutorial over het trainen van een Word2Vec-model.
- Het gebruik van het gensim framework om de meest gebruikte embeddings te trainen in slechts een paar regels code wordt beschreven in deze documentatie.
🚀 Opdracht: Train Skip-Gram Model
In het lab dagen we je uit om de code uit deze les aan te passen om een skip-gram model te trainen in plaats van CBoW. Lees de details