Nhúng từ (Word2Vec, GloVe, FastText)

Nhúng từ là một kỹ thuật biểu diễn tính năng được sử dụng trong thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học máy (ML). Việc nhúng từ ánh xạ các từ trong kho văn bản hoặc tài liệu tới các vectơ số của số thực. Các vectơ số này có thể nắm bắt ngữ nghĩa và ngữ cảnh của các từ trong một văn bản nhất định. Việc nhúng từ được sử dụng để cải thiện độ chính xác và hiệu suất của thuật toán NLP và ML.

Word2Vec là một loại nhúng từ được phát triển bởi một nhóm các nhà nghiên cứu tại Google vào năm 2013. Word2Vec sử dụng mạng thần kinh để tìm hiểu cấu trúc cơ bản của các từ trong tài liệu hoặc kho văn bản. Word2Vec tạo ra các phần nhúng từ chất lượng cao so với các phương pháp truyền thống như mã hóa một lần.

Một kiểu nhúng từ khác là GloVe, viết tắt của Vectors toàn cầu để biểu diễn từ. GloVe được phát triển vào năm 2014 bởi một nhóm các nhà nghiên cứu của Stanford. GloVe có thể nắm bắt ngữ nghĩa toàn cầu và cục bộ từ kho dữ liệu quy mô lớn. GloVe đã được sử dụng để cải thiện hiệu suất của nhiều thuật toán NLP và ML.

FastText là một loại nhúng từ được phát triển vào năm 2016 bởi một nhóm các nhà nghiên cứu AI của Facebook. FastText khác với Word2Vec và GloVe ở chỗ nó sử dụng thông tin cấp từ phụ. Điều này cho phép FastText nắm bắt thông tin hình thái về các từ, điều này có thể mang lại hiệu suất tốt hơn cho các từ không có từ vựng.

Tóm lại, việc nhúng Word ngày càng trở nên quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy. Word2Vec, GloVe và FastText là các loại nhúng từ phổ biến được sử dụng để cải thiện độ chính xác và hiệu suất của thuật toán NLP và ML.