В каком подходе при обучении Word2Vec тренировочная выборка шире?
CBOW, так как мы идём скользящим окном и предсказываем центральное слово через контексты
Skip-gram, так как мы предсказываем контекст для каждого входного слова

Другие предметы Колледж Обработка естественного языка (NLP) анализ данных колледж обучение Word2Vec CBOW Skip-gram тренировочная выборка скользящее окно предсказание контекста центральное слово методы обучения обработка естественного языка Новый

Чтобы понять, в каком подходе при обучении Word2Vec тренировочная выборка шире, давайте рассмотрим оба подхода: CBOW (Continuous Bag of Words) и Skip-gram.

1. Подход CBOW:

• В этом методе модель получает контекстные слова (то есть слова, окружающие целевое слово) и пытается предсказать центральное слово.
• Тренировочная выборка формируется из наборов контекстных слов, которые используются для предсказания одного целевого слова.
• Таким образом, для каждого целевого слова используется несколько контекстов, но в целом количество целевых слов меньше, чем количество контекстов.

2. Подход Skip-gram:

• В этом методе модель получает одно слово (входное слово) и пытается предсказать его контекстные слова.
• Каждое входное слово может иметь несколько контекстов, что приводит к большему количеству примеров в тренировочной выборке.
• Таким образом, для каждого слова в корпусе текста создается множество примеров, когда это слово является входным, а его контексты — целевыми.

Вывод:

В результате, подход Skip-gram имеет более широкую тренировочную выборку, поскольку каждое слово может предсказывать несколько контекстов, в то время как в CBOW количество целевых слов ограничено количеством контекстов для каждого слова. Таким образом, Skip-gram генерирует больше примеров для обучения модели.