Украшение
Украшение
 

 

Как создать сайт в программе Frontpage -    Уроки Frontpage

    Начало  Создание сайта  О Школе  О Партнерке   Связь  

 

Как в word поставить знак вектора


Как поставить знак вектора в ворде?

Поставить знак вектора в программе ворд достаточно просто, следуйте следующей инструкции:

Первый шаг. Открываем новый лист программы ворд. На верхней панели настроек находим закладку «Вставка» и активируем. Откроется меню «Вставка», в котором нужно найти блок настроек «Символы» и нажать на иконку с названием «Формуа».

Второй шаг. На экране появиться специальное поле для ввода формул.

Третий шаг. Активируем это поле и переводим курсор на верхнюю панель настроек. В блоке настроек «Структура» находите иконку с названием: «Диакритические знаки» и нажимаете на неё. Перед вами откроется новая панель с различными формулами, в ней отыскиваете иконку с квадратиком в пунктир, над которым есть стрелочка вправо и нажимаете на неё.

Четвертый шаг. На экране отразиться данный квадратик с пунктиром и стрелочкой. Вам нужно курсор поставить вовнутрь этого квадратика.

Пятый шаг. Пишем, например, английскую большую букву «A». И получаем нужный результат.

Видео

 

C ++ как поместить входную строку из stdio в вектор, одно слово на элемент контейнера

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
.

c ++ - чтение последовательности слов для добавления их в вектор

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
  5. Реклама Обратитесь к разработчикам и технологам со всего мира
  6. О компании
.

Введение в векторные слова - DZone AI

Векторы слов

векторных слов представляют собой значительный шаг вперед в развитии нашей способности анализировать взаимосвязи между словами, предложениями и документами. Поступая так, они продвигают технологии, предоставляя машинам гораздо больше информации о словах, чем это было возможно ранее при использовании традиционных представлений слов. Именно векторы слов делают возможными такие технологии, как распознавание речи и машинный перевод.Есть много отличных объяснений векторов слов, но в этом я хочу сделать концепцию доступной для людей, занимающихся данными и исследованиями, которые не очень знакомы с обработкой естественного языка (НЛП).

Что такое векторы слов?

Векторов слов - это просто векторы чисел, которые представляют значение слова. Пока это не очень ясно, но мы вернемся к этому чуть позже. Прежде всего полезно рассмотреть, почему векторы слов считаются таким шагом вперед по сравнению с традиционными представлениями слов.

Традиционные подходы к НЛП, такие как одноразовое кодирование и модели набора слов (т. Е. Использование фиктивных переменных для представления присутствия или отсутствия слова в наблюдении, т. Е. В предложении), в то время как полезны для некоторого машинного обучения (ML ) задачи, не собирают информацию о значении слова или контексте. Это означает, что потенциальные отношения, такие как контекстная близость, не отражаются в наборах слов. Например, одноразовое кодирование не может зафиксировать простые отношения, такие как определение того, что слова «собака» и «кошка» оба относятся к животным, которые часто обсуждаются в контексте домашних животных.Такие кодировки часто обеспечивают достаточную основу для простых задач НЛП (например, классификаторы спама в электронной почте), но им не хватает сложности для более сложных задач, таких как перевод и распознавание речи. По сути, традиционные подходы к НЛП, такие как одноразовое кодирование, не фиксируют синтаксические (структура) и семантические (смысловые) отношения между наборами слов и, следовательно, представляют язык очень наивным образом.

Напротив, векторы слов представляют слова как многомерные непрерывные числа с плавающей запятой, где семантически похожие слова отображаются в близкие точки в геометрическом пространстве.Проще говоря, вектор слова - это строка действительных чисел (в отличие от фиктивных чисел), где каждая точка фиксирует измерение значения слова, а семантически похожие слова имеют похожие векторы. Это означает, что такие слова, как колесо и двигатель , должны иметь векторы слов, аналогичные слову автомобиль (из-за сходства их значений), тогда как слово банан должно быть довольно отдаленным. Другими словами, слова, которые используются в аналогичном контексте, будут отображаться в приближенное векторное пространство (мы узнаем, как создаются эти векторы слов, ниже).Прелесть представления слов в виде векторов в том, что они поддаются математическим операторам. Например, мы можем складывать и вычитать векторы - канонический пример здесь показывает, что, используя векторы слов, мы можем определить это:

Другими словами, мы можем вычесть одно значение из вектора слова для короля (то есть мужественности), добавить другое значение (женственность) и показать, что этот новый вектор слова (король - мужчина + женщина) наиболее точно соответствует вектору слов для Королева.

Числа в векторе слов представляют вес слова , распределенный по измерениям .В упрощенном смысле каждое измерение представляет значение, и числовой вес слова в этом измерении отражает его близость к этому значению и к нему. Таким образом, семантика слова встроена в размерности вектора.

Упрощенное представление векторов слов

На рисунке мы представляем, что каждое измерение имеет четко определенное значение. Например, если вы вообразите, что первое измерение представляет значение или понятие «животное», тогда вес каждого слова в этом измерении показывает, насколько близко оно соотносится с этим понятием.

Это довольно большое упрощение векторов слов, поскольку размеры не имеют такого четко определенного значения, но это полезный и интуитивно понятный способ осмыслить концепцию векторных измерений слов.

Мы создаем список слов, применяем синтаксический анализатор spaCy, извлекаем вектор для каждого слова, складываем их вместе, а затем извлекаем два основных компонента для целей визуализации.

  импортировать numpy как np импортный простор из sklearn.decomposition import PCA nlp = простор.load ("en") животные = "собака кошка хомяк лев тигр слон гепард обезьяна горилла антилопа кролик мышь крыса зоопарк домашний питомец пушистый дикий одомашненный" animal_tokens = nlp (животные) animal_vectors = np.vstack ([word.vector для слова в animal_tokens, если word.has_vector]) pca = PCA (n_components = 2) animal_vecs_transformed = pca.fit_transform (животные_векторы) animal_vecs_transformed = np.c_ [animals.split (), animal_vecs_transformed]  

Здесь мы просто извлекаем векторы для разных животных и слова, которые могут быть использованы для описания или из них.Как упоминалось в начале, векторы слов обладают удивительной мощью, потому что они позволяют нам (и машинам) идентифицировать сходства в разных словах, представляя их в непрерывном векторном пространстве. Здесь вы можете увидеть, насколько близки векторы для таких животных, как «лев», «тигр», «гепард» и «слон». Вероятно, это потому, что они часто обсуждаются в схожих контекстах; например, эти животные большие, дикие и потенциально опасные - действительно, описательное слово «дикие» довольно близко соответствует этой группе животных.

Подобные слова отображаются вместе в векторном пространстве. Обратите внимание, насколько близки «кошка» и «собака» к «домашнему животному», как сгруппированы «слон», «лев» и «тигр», и как описательные слова также группируются вместе.

Здесь также интересно то, насколько близко друг к другу соотносятся слова «дикий», «зоопарк» и «одомашненный». Это имеет смысл, учитывая, что это слова, которые часто используются для описания животных, но подчеркивают удивительную силу слов-векторов!

Откуда берутся векторы слов?

Отличный вопрос здесь: Откуда берутся эти размеры и вес ?! Существует два распространенных способа генерирования векторов слов:

  1. Количество совпадений слова / контекста
  2. Предсказания контекста данного слова (модели нейронных сетей с пропуском грамм, т.е. word2vec)

Примечание : Ниже я описываю высокоуровневый подход word2vec для генерации векторов слов, но здесь можно найти хороший обзор подхода подсчета / совпадения.

Оба подхода к генерации векторов слов основаны на гипотезе распределения Ферта (Firth, 1957) , которая гласит:

«Вы должны знать слово по компании, которую оно составляет».

Другими словами, слов, которые имеют схожий контекст, обычно имеют схожее значение .Контекст слова в практическом смысле относится к его окружающему слову (ям), а векторы слов (обычно) генерируются путем прогнозирования вероятности контекста данного слова. Иными словами, веса, составляющие вектор слова, изучаются путем прогнозирования вероятности того, что другие слова контекстуально близки к данному слову. Это похоже на попытку заполнить пробелы вокруг некоторого заданного входного слова. Например, с учетом входной последовательности «Пушистая собака лаяла, преследуя кошку», контекст из двух окон (два слова, предшествующие ключевому слову и следующие за ним) для слов «собака» и «лаял» будет выглядеть так:

Я не хочу вдаваться в математические подробности того, как нейронные сети слишком много изучают встраивание слов, поскольку люди, более квалифицированные для этого, уже объяснили это.В частности, эти сообщения были мне полезны, когда я пытался понять, как изучаются векторы слов:

  1. Глубокое обучение, НЛП и представления
  2. Удивительная сила векторных слов
  3. Word2Vec Учебное пособие: модель Skip-Gram

Однако полезно коснуться работы модели word2vec, учитывая ее популярность и полезность. Модель word2vec - это просто нейронная сеть с одним скрытым слоем, которая предназначена для восстановления контекста слов путем оценки вероятности того, что слово «близко» к другому слову, заданному на входе.

Модель обучается на словах, контекстных парах для каждого слова в корпусе, например:

  • (СОБАКА, THE) (СОБАКА), FLUFFY (СОБАКА, ЛАЯ) (СОБАКА, КАК)

Обратите внимание, что это технически контролируемый процесс обучения, но вам не нужны маркированные данные - метки (целевые / зависимые переменные) генерируются из слов, которые образуют контекст ключевого слова. Таким образом, с помощью оконной функции модель изучает контекст, в котором используются слова.В этом простом примере модель узнает, что «пушистый» и «лающий» используются в контексте (определяемом длиной окна) слова «собака».

Одна из интересных особенностей векторов слов, созданных моделями word2vec, заключается в том, что они являются побочными эффектами прогнозной задачи, а не ее результатом. Другими словами, вектор слов не предсказывается (предсказываются вероятности контекста), вектор слов - это изученное представление входных данных, которые используются в задаче предсказания - i.е. предсказание слова в контексте. Вектор слова - это попытка модели изучить хорошее числовое представление слова, чтобы минимизировать потерю (ошибку) его предсказаний. По мере того, как модель повторяется, она корректирует веса своих нейронов, пытаясь свести к минимуму ошибку своих предсказаний, и при этом постепенно уточняет свое представление слова. При этом «значение» слова включается в вес, полученный каждым нейроном в скрытом слое сети.

Модель word2vec, таким образом, принимает в качестве входных данных одно слово (представленное как одноразовое кодирование среди всех слов в корпусе), и модель пытается предсказать вероятность того, что случайно выбранное слово в корпусе находится в соседней позиции для входное слово.Это означает, что для каждого входного слова существует n выходных вероятностей, где n равно общему размеру корпуса. Волшебство здесь в том, что процесс обучения включает только контекст слова, а не все слова в корпусе. Это означает, что в нашем простом примере выше, учитывая слово «собака» в качестве входных данных, «гавкнувшая» будет иметь более высокую оценку вероятности, чем «кошка», потому что она ближе по контексту, то есть изучается в процессе обучения. Иными словами, модель пытается предсказать вероятность того, что другие слова в корпусе принадлежат контексту входного слова.Следовательно, с учетом приведенного выше предложения («Пушистый пес лаял, преследуя кошку») в качестве входных данных прогон модели будет выглядеть так:

Примечание. Этот концептуальный NN является близким другом диаграммы в сообщении блога Криса Маккормика, ссылка на который приведена выше.

Ценность прохождения этого процесса состоит в том, чтобы извлечь веса, которые были изучены нейронами скрытого слоя модели. Именно эти веса формируют вектор слова, т.е. если у вас есть скрытый слой из 300 нейронов, вы создадите вектор слова размером 300 для каждого слова в корпусе.Таким образом, результатом этого процесса является отображение слова и вектора размером n - входных слов * n - нейронов скрытого слоя.

Следующая

Векторы Word - это удивительно мощная концепция и технология, которая позволит сделать значительный прорыв в приложениях и исследованиях НЛП. Они также подчеркивают красоту глубокого обучения нейронных сетей и, в частности, силу заученных представлений входных данных в скрытых слоях. В следующем посте я буду использовать векторы слов в сверточной нейронной сети для задачи классификации.Это позволит выделить векторы слов на практике, а также то, как перенести предварительно обученные векторы слов в модель Keras.

.

Как поместить числа целого числа в вектор в C ++

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
.

Смотрите также

 
Поиск по сайту

 

Популярные уроки

Бесплатная программа Frontpage для создания сайтов  

Структура страницы сайта  

Как создать главную страницу сайта 

Как установить язык сайта  

Как создать макет веб-страницы в программе Frontpage

Как создать шапку для сайта

Просмотр сайта в разных браузерах

Как разместить текст на сайте

Возможности Frontpage

Как задать фон страницы сайта в Frontpage

Как вставить видео на сайт

Как создать новые страницы сайта в Frontpage

Как сделать бегущую строку в html

Как разместить сайт в интернете

 Наверх >>  

         

Школа Продающих Сайтов Андрея Громова © 2012-г.

Копирование материалов сайта запрещено.

Написать письмо

Карта сайта, XML.