Допустим, у нас есть набор предложений, и мы хотим создать векторные представления слов с использованием Word2Vec. Рассмотрим следующий пример:

Предложения:

1. "Я люблю готовить вкусную пиццу."

2. "Она предпочитает читать книги вечером."

Шаги для создания векторных представлений слов с помощью Word2Vec:

– Токенизация: Разделим каждое предложение на отдельные слова.

Результат:

Предложение 1: ["Я", "люблю", "готовить", "вкусную", "пиццу"]

Предложение 2: ["Она", "предпочитает", "читать", "книги", "вечером"]

– Обучение модели Word2Vec: Используем библиотеку Gensim для обучения модели Word2Vec на нашем наборе данных. Установим размерность векторов равной 100 и окно контекста равное 5.

Код на Python:

```python

from gensim.models import Word2Vec

sentences = [["Я", "люблю", "готовить", "вкусную", "пиццу"],

["Она", "предпочитает", "читать", "книги", "вечером"]]

model = Word2Vec(sentences, size=100, window=5)

```

– Получение векторных представлений слов: Теперь мы можем получить векторное представление каждого слова из обученной модели.

Код на Python:

```python

vector_pizza = model.wv["пиццу"]

vector_books = model.wv["книги"]

print("Векторное представление слова 'пиццу':")

print(vector_pizza)

print("\nВекторное представление слова 'книги':")

print(vector_books)

```

Вывод:

```

Векторное представление слова 'пиццу':

[0.12345678, -0.23456789, …] (вектор размерностью 100)

Векторное представление слова 'книги':

[0.98765432, -0.87654321, …] (вектор размерностью 100)

```

В результате мы получаем векторные представления слов "пиццу" и "книги", которые содержат числовые значения. Эти векторы представляют семантическую информацию о словах и могут быть использованы в различных задачах анализа текста или обработки естественного языка.

– Рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети (CNN): Рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети (CNN) являются популярными моделями глубокого обучения, которые широко применяются для обработки текстовых данных и анализа последовательностей.

Рекуррентные нейронные сети (RNN):

– Описание: RNN являются моделями, способными работать с последовательными данными, где каждый элемент последовательности имеет взаимосвязь с предыдущими элементами. Они обладают "памятью", которая позволяет учитывать контекст и зависимости в последовательности.

– Применение в обработке текста: RNN широко используются для задач обработки текста, таких как машинный перевод, генерация текста, анализ тональности и распознавание именованных сущностей. Они способны улавливать зависимости между словами в предложении и моделировать последовательный контекст.

Сверточные нейронные сети (CNN):

– Описание: CNN являются моделями, специализирующимися на обработке данных с локальными зависимостями, такими как изображения и тексты. Они используют сверточные слои для обнаружения локальных паттернов и признаков в данных.

– Применение в обработке текста: CNN также нашли применение в обработке текстовых данных, особенно в задачах классификации текста и анализа настроений. Они могут извлекать признаки из текстовых окон различной длины, что позволяет учиться на локальных контекстах и обнаруживать важные шаблоны в тексте.

Оба типа нейронных сетей имеют свои преимущества и применяются в различных задачах обработки текста. Выбор между RNN и CNN зависит от специфики задачи, доступных данных и требований модели. В некоторых случаях также используются комбинации RNN и CNN, чтобы объединить преимущества обоих подходов.

2. Изображения:

– Предобработка изображений: Масштабирование, обрезка, изменение размера или нормализация.