Вопрос или проблема
В word2vec я понимаю, что выбор размера вектора, скажем, 100, даст мне вектор слова, который имеет корреляцию (как бы) между словом и 100 другими словами в корпусе.
Мой вопрос: одинаковы ли эти 100 слов для каждого слова?
Размер вектора — это количество измерений в пространстве эмбеддинга. Каждое слово в словаре представляется вектором. Размер вектора одинаков для каждого слова. Значения в векторе разные для каждого слова.
В вашем примере размер вектора равен 100. Количество слов намного больше, обычно тысячи или миллионы.
Нет, 100 слов, которые выбираются как контекстные слова для каждого слова в word2vec, не одинаковы для каждого слова. Контекстные слова выбираются на основе их близости к целевому слову в обучающем корпусе. Идея состоит в том, чтобы запечатлеть локальный контекст каждого слова, поэтому контекстные слова будут различаться в зависимости от конкретного контекста, в котором появляется каждое слово. Это позволяет векторным представлениям слов захватывать различные аспекты значений и отношений между словами.
Ответ или решение
В Word2Vec размер вектора определяет количество измерений в пространстве встраивания, однако это не означает, что каждая составляющая вектора отражает связь с конкретными 100 словами в корпусе данных. Векторы имеют фиксированное количество измерений (например, 100 в вашем примере), и каждое слово в словаре представлено своим уникальным вектором той же размерности. Значения в этих векторах рассчитываются на основе контекста, в котором слово встречается.
Контекстные слова для любого данного слова не одинаковы в каждом случае. Они выбираются на основе их близости к целевому слову в тексте корпуса. Это позволяет захватывать локальный контекст, в котором слово появляется, тем самым вектора приобретают способность отражать различные аспекты значений и взаимоотношений между словами. Эта особенность Word2Vec делает его мощным инструментом для обработки естественного языка, поскольку она моделирует семантические взаимосвязи и может различать слова по их контексу использования.
Таким образом, можно сказать, что структура модели создаёт векторы, которые помогают выявлять скрытые смыслы и тренды в текстах, значительно улучшающие качество анализа данных. Word2Vec, по существу, преобразует текстовые данные в числовые, что позволяет применять к ним более сложные алгоритмы машинного обучения и анализа.