2cf3095b7a
|
||
|---|---|---|
| .. | ||
| README.md | ||
README.md
Usposabljanje modela Skip-Gram
Laboratorijska naloga iz učnega načrta AI za začetnike.
Naloga
V tej laboratorijski nalogi vas izzivamo, da usposobite model Word2Vec z uporabo tehnike Skip-Gram. Usposobite mrežo z vgrajevanjem za napovedovanje sosednjih besed v N-tokenov širokem oknu Skip-Gram. Uporabite lahko kodo iz te lekcije in jo nekoliko prilagodite.
Podatkovni niz
Uporabite lahko katerokoli knjigo. Na voljo je veliko brezplačnih besedil na Project Gutenberg, na primer, tukaj je neposredna povezava do Alice's Adventures in Wonderland) avtorja Lewisa Carrolla. Lahko pa uporabite tudi Shakespearove igre, ki jih lahko pridobite z naslednjo kodo:
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')
Raziskujte!
Če imate čas in želite poglobiti svoje znanje, poskusite raziskati več stvari:
- Kako velikost vgrajevanja vpliva na rezultate?
- Kako različni slogi besedila vplivajo na rezultat?
- Vzemite več zelo različnih vrst besed in njihovih sopomenk, pridobite njihove vektorske predstavitve, uporabite PCA za zmanjšanje dimenzij na 2 in jih narišite v 2D prostoru. Ali opazite kakšne vzorce?
Omejitev odgovornosti:
Ta dokument je bil preveden z uporabo storitve za prevajanje z umetno inteligenco Co-op Translator. Čeprav si prizadevamo za natančnost, vas prosimo, da upoštevate, da lahko avtomatizirani prevodi vsebujejo napake ali netočnosti. Izvirni dokument v njegovem maternem jeziku je treba obravnavati kot avtoritativni vir. Za ključne informacije priporočamo profesionalni človeški prevod. Ne odgovarjamo za morebitna nesporazumevanja ali napačne razlage, ki izhajajo iz uporabe tega prevoda.