Вопрос или проблема
Я ожидал, что у GLoVe будут векторы для чисел.
from gensim import downloader as api
glove = api.load("glove-twitter-25")
glove['1']
Это приводит к KeyError: "Key '1' not present"
GLoVe игнорирует числа? Или они каким-то образом токенизированы?
Интересно, что есть векторы для отдельных букв, таких как “a” или даже “i”
У него действительно есть векторное представление для чисел на арабском и других языках. Введите это:
for e in glove.index_to_key :
try :
int(e)
print(type(e))
print(e)
except :
pass
.
Ответ или решение
Теория
Модель GloVe (Global Vectors for Word Representation) является одной из популярных моделей для векторного представления слов, используемых в задаче обработки естественного языка (NLP). Эта модель обучается на статистической информации из глобальных сопоставительных матриц частот слова, что позволяет учитывать контексты, в которых употребляются слова. Важно понимать, что векторные модели, аналогичные GloVe, развиваются с учетом вероятностных распределений слов в текстах.
Столкнувшись с отсутствием векторных представлений для определенных элементов, таких как числа, может возникнуть вопрос: почему некоторые числа, например ‘1’, ‘2’, и так далее, отсутствуют в модели GloVe? Ответ на этот вопрос заключается в том, какие данные были использованы для обучения и как были предварительно обработаны тексты (процесс токенизации и нормализации текста).
Пример
Вы упомянули, что используете GloVe через библиотеку Gensim и получаете ошибку KeyError, когда пытаетесь вытащить вектор для числа ‘1’. Это может быть связано с несколькими причинами. Во-первых, корпус текстов, на которых обучалась модель, может не содержать числовых данных в виде отдельных токенов, либо же числа могли быть проигнорированы на этапе предварительной обработки текста.
Интересным является тот факт, что в наборе существуют векторные представления для букв, например ‘a’ и ‘i’. Это объясняется частотой их использования в контексте и тем, что они часто встречаются как отдельные слова в английском языке. Числа, напротив, могут быть частью более большого набора данных, который, возможно, предобрабатывается таким образом, чтобы исключить их, либо они заменяются на слова (например, ‘one’ вместо ‘1’).
Применение
Как это влияет на вашу работу или проекты? Если вам необходимо иметь векторные представления для чисел, вы можете воспользоваться несколькими подходами для решения этой проблемы. Один из вариантов — это создание собственного корпуса текстов, где числа будут представлены как отдельные элементы, и затем обучение модели GloVe на этом корпусе. Это обеспечит наличием векторных представлений для нужных чисел.
Также возможно, что определенные контексты, где вы хотите использовать модель, могут не требовать числовых представлений. В таком случае, отсутствие чисел в модели может не влиять на выполнение вашей задачи.
Другой подход — это рассмотреть комбинирование GloVe с другими моделями, которые могут содержать числовые представления, такими как FastText, где включаются и субсловные векторы. Это может быть полезным, если числовые данные должны быть учтены особенно точно.
Важно отметить, что стратегия использования должна соответствовать цели проекта. Например, в аналитических проектах, где числовые значения играют ключевую роль, может потребоваться более детальная инженерия признаков, а для задач, где главную роль играет семантика, достаточно векторных представлений слов.
В заключение, важно помнить, что GloVe и модели, подобные ей, оптимизированы под определенные задачи и датасеты. Понимание того, как и почему обучены такие модели, позволяет более эффективно использовать их в практических приложениях. Если ваше приложение требует более специфического подхода к обработке числовых данных, стоит рассмотреть дополнительные методы и модели, которые могут быть адаптированы для ваших нужд.