fastText как библиотека для эффективного изучения словосочетаний и описания характеристик предложений. Она написана на языке Си++ и поддерживает многопроцессорную обработку во время подготовки. FastText позволяет подготовить администрируемое и неадминистрируемое изображение слов и предложений. Эти изображения (встраивания) могут быть использованы в различных приложениях, начиная от информационного давления, в качестве выделения в дополнительные модели, для определения конкурентов или в качестве инициализаторов для обучения перемещению.

Портал

FastText может выполнить отличное исполнение для отображения слов и группировки предложений, уникальным образом из-за редких слов, используя данные на уровне символов.

Каждое слово произносится как мешок с n-граммами независимо от самого слова, поэтому, например, в случае слова с n = 3, для n-грамм символов fastText отображает <ma, tangle, att, tte, ter, er>. < и > добавляются в качестве предельных изображений, чтобы распознать нграмму слова из самого слова, поэтому, например, если слово tangle – это кусок жаргона, оно произносится как <mat>. Это помогает сохранить значение более коротких слов, которые могут выглядеть как нуграммы разных слов. Это также позволяет уловить значение для постфиксов/префиксов.

Длина n-грамм, которые вы используете, может быть ограничена баннерами – minn и – maxn для минимального и максимального количества символов, которые можно использовать по отдельности. Они контролируют объем качеств для получения n-грамм. Модель рассматривается как пакет словарной модели, т.к. кроме скользящего окна определения n-грамм нет внутренней структуры слова, которое рассматривается как характеристика, т.е. до тех пор, пока символы попадают под окно, запрос символов n-грамм не имеет значения. Вы также можете полностью отключить n-граммовые вставки, установив их оба в 0, что может быть полезно, если в Вашей модели “слова” не являются словами для конкретного языка, и n-граммы на уровне символов не сулят ничего хорошего. Наиболее известный пример использования – это точка, в которой Вы помещаете в качестве слов идентификаторы. Во время обновления модели, fastText учит загрузки для каждого из n-грамм так же, как и целое слово для понимания информации.

В то время как подготовка к fasText является многострунной, просмотр информации в ней осуществляется через одиночную строку. Разбор и токенирование выполняются при просмотре информации. Мы должны понимать, как это делается в деталях:

FastText принимает хэндл записи с помощью – input contention для входной информации. Просмотр информации из stdin не поддерживается. FastText проинсталлирует несколько векторов для мониторинга информационных данных, внутри называемых word2int_ и word_. word2int_ прописывается в хэше строки слова и сохраняет последовательный int-файл к слову_кластеру (std:: вектор), как оно того стоит. Слово_кластер последовательно вводится в запрос, в котором при просмотре информации появляются интересные слова, и хранит в качестве его значения раздел структуры, в котором типизируются все данные о токене слова. отрывок содержит сопутствующие данные:

Здесь следует отметить пару моментов: слово – это строковое отображение слова, tally – это абсолютное включение отдельного слова в информационную строку, entry_type – это одно из {словие, метка} с пометкой, используемой только для администрируемого регистра. Все информационные маркеры, не обращая внимания на тип entry_type, помещаются в аналогичную ссылку на слово, что значительно упрощает растяжку, чтобы содержать различные виды веществ (о том, как это сделать, я буду рассказывать все подробнее в последнем посте). Наконец, подслова – это вектор всех n-грамм конкретного слова. Они также делаются, когда информация просматривается и переходит на подготовительный этап.

Вектор word2int_ имеет размер MAX_VOCAB_SIZE = 30000000; это число жестко закодировано. Этот размер может быть ограничен при подготовке на огромном корпусе, и может быть успешно расширен при наблюдении за исполнением. Список для кластера word2int_ является оценкой строки к int хэшу и представляет собой примечательное число среди 0 и MAX_VOCAB_SIZE. В случае падения хэша и только что добавленного отрывка к хэшу, стоимость увеличивается до тех пор, пока мы не найдем единственный в своем роде идентификатор, который можно отнести к слову.

В соответствии с этим, исполнение может значительно усугубиться, как только размер жаргона придет к MAX_VOCAB_SIZE. Чтобы предупредить это, fastText обрезает жаргон каждый раз, когда размер хэша становится больше 75% MAX_VOCAB_SIZE. Это завершается тем, что сначала увеличивается базовый лимит подсчета для слова, которое соответствует счету за то, что оно является частью жаргона, а также обрезается лексикон для всех слов, у которых подсчет не так велик, как у этого. Проверка 75% края происходит при включении каждого нового слова, таким образом, эта запрограммированная обрезка может произойти на любом этапе процедуры понимания документа.

Кроме запрограммированной обрезки, база означает слова, которые являются частью жаргона ограничена использованием – minCount и – minCountLabel баннеров для слов и знаков (используется для регламентированной подготовки) в индивидуальном порядке. Обрезка, зависящая от этих баннеров, происходит после обработки всего подготавливаемого документа. Ваш словарь может быть пороговым по более высокому мин таллу, который физически обозначается, если все превышение количества примечательных слов в Вашем документе приводит к запрограммированной обрезке, определенной ранее. Порог к предопределенному minCount все равно будет происходить постоянно, успешно гарантируя, что слова с более низкой проверкой не станут основным аспектом Вашей информации.

Для отрицательной проверки несчастья строится таблица отрицательных слов размером NEGATIVE_TABLE_SIZE = 10000000. Обратите внимание, что это ⅓ размера MAX_VOCAB_SIZE. Таблица строится на основе однозначного обращения квадратного основания повторения каждого слова, т.е. .ken.

https://miro.medium.com/max/177/0*8c96yqLRzTvBGUX9

Это гарантирует, что в случаях, когда каждое слово появляется в отрицательной таблице, это прямо пропорционально относительная квадратная основа его повторения. Затем эта таблица перестраивается, чтобы гарантировать рандомизацию.

Затем разрабатывается тестовая таблица для распределения последовательных слов в виде сюжета в сегменте 2.3 первой листовой бумаги расширения word2vec. За этим стоит мысль о том, что слова, перефразированные во много раз, дают меньше данных, чем необычные слова, и что их изображение не сильно изменится после того, как мы увидим, что раньше много раз наблюдали похожее слово.

На бумаге прослеживается сопутствующая техника утилизации: подготовительное слово утилизируется с вероятностью

https://miro.medium.com/max/359/0*qNLC4VG51Z_sqcjQ

Край по умолчанию может быть физически изменен с помощью параметра – t arg. Крайняя граница, t не имеет такого же значения в fastText, как в первом слове2vec, и должна быть настроена для вашего приложения.

Слово утилизируется только в том случае, если на этапе подготовки произвольное извлечение из унифицированного присвоения где-то в диапазоне 0 и 1 более заметно, чем вероятность утилизирования. Ниже приведен график тиража для значений, бегущих от 0-1 для края по умолчанию. Как видно на графике, вероятность того, что жеребьевка будет более заметна, чем P приращений по мере возрастания частоты повторений, и в соответствии с этим вероятность того, что она будет утилизирована приращениями по мере возрастания частоты повторений, тоже выше. Это относится только к моделям без помощи специалистов. Слова не утилизируются для управляемой модели.

https://miro.medium.com/max/550/0*VL3ZG58qvvXq-7aU

На случай, если мы начинаем подготовку с – заранее подготовленного баннера векторов, качества из информационной записи используются для введения векторов инфослоя. В случае расплывчатости делается решётка измерения MxN, где M = MAX_VOCAB_SIZE + bucket_size, N = уменьшение. bucket_size сравнивается с абсолютным размером экспоната, отведённого для всех ngram-токенов, устанавливается с помощью флага -bucket и по умолчанию устанавливается в 2000000. Нграммы вводятся с помощью числового хэша (эквивалентного хэшированию) содержимого программы и подгонки модуля этого хэш-номера на стратиграфическую сетку в позиции сравнения с MAX_VOCAB_SIZE + хэш. Обратите внимание, что в пространстве программ могут быть сбои, в то время как для уникальных слов воздействия нереалистичны. Это также может повлиять на выполнение модели.

Diminish обращается к элементу скрытого слоя при подготовке, и, таким образом, к элементу встраивания, и устанавливается с помощью баннера – уменьшенного. Разумеется, он устанавливается в 100. Сеть инсталлируется с единообразным подлинным присвоением где-то в диапазоне 0 и 1/diminish и является единообразной в единице 3D квадрата.