Вопрос или проблема
При обучении модели word2vec с использованием, например, gensim, вы можете указать минимальное количество раз, которое должно быть увидено слово (параметр min_count). Значение по умолчанию для этого, похоже, равно 5.
Существуют ли теоретические соображения по выбору порога для min_value? В зависимости от контекста, в котором видятся слова (и потенциального разнообразия), кажется, что может потребоваться больше 5 слов, чтобы модель смогла выучить хорошее векторное представление слова. Есть ли какие-либо работы, которые указывают, когда изученные векторы становятся более статичными? Или можно обучить модель на всех словах, но использовать только векторы слов, которые встречались в корпусе больше указанного количества раз? Является ли частота лучшим порогом, чем min_count?
Существует несколько работ, которые исследовали оптимальное значение для min_count. Одна работа, выполненная Михаиловым и др. (2013), показала, что min_count=5 является хорошим выбором для универсальной модели word2vec. Однако оптимальное значение для min_count может варьироваться в зависимости от конкретного набора данных и применения.
Возможно обучить модель word2vec на всех словах, но использовать только векторы слов, которые появились в корпусе больше указанного числа раз. Это называется “субвыборка”. Субвыборка может быть хорошим способом уменьшить размер словаря и время, необходимое для обучения модели. Однако важно отметить, что субвыборка также может снизить качество векторов слов.
То, что является лучшим порогом — частота или min_count, зависит от конкретного применения. Если цель состоит в том, чтобы выучить хорошие векторные представления для всех слов, то min_count может быть лучшим выбором. Однако, если цель состоит в том, чтобы уменьшить размер словаря или время, необходимое для обучения модели, то частота может быть более подходящим выбором.
В конечном итоге, лучший способ выбрать значение для min_count — это экспериментировать с различными значениями и посмотреть, что работает лучше для вашего конкретного применения.
Ответ или решение
Минимальное количество раз, которое слово должно появляться в корпусе обучения word2vec, зависит от различных факторов, включая размер корпуса, разнообразие контекстов использования слов и конечные цели модели. Параметр min_count, который используется в таких библиотек как gensim, позволяет установить минимальное значение частоты, с которым слово должно встречаться в тексте для его включения в словообменную модель.
Согласно исследованию, проведенному Миколовым и соавторами в 2013 году, значение min_count=5 оказалось удачным выбором для создания общей модели word2vec. Однако оптимальное значение данного параметра может варьироваться в зависимости от специфики вашего датасета и области применения. Более того, некоторые исследования показывают, что для качественного представления слов может понадобиться большее число встреч с контекстами, особенно если вы работаете с специализированным или узкоспециализированным корпусом данных.
Тем не менее, можно обучить модель word2vec на всех словах, а затем использовать векторы только тех слов, которые встречались более определенного числа раз в корпусе. Этот подход называется "субдискретизацией". Он может помочь сократить размер словаря и время, необходимое для обучения модели. Однако важно понимать, что субдискретизация может негативно сказаться на качестве векторов слов, особенно для менее частых слов, которые могут иметь определенное значение в вашем контексте.
Что касается выбора между частотой и параметром min_count, это зависит от ваших конкретных задач. Если ваша цель — получить качественные векторные представления для всех слов, то min_count может быть более подходящим. В случае, когда необходимо уменьшить размер словаря и время обучения, лучше использовать частоту.
В конечном итоге, наилучший способ выбрать значение для min_count — это провести эксперименты с различными значениями и проанализировать, что работает лучше для вашей специфической задачи и корпуса данных. Рекомендуется также заглянуть в актуальные исследования и литературные обзоры, касающиеся выбора параметров для моделей word2vec, чтобы учесть последние достижения и рекомендации в этой области.