Как в word поставить вектор: Как сделать вектор в word?

Содержание

Вставка математических знаков

Основные математические символы

Нет

Часто используемые математические символы, такие как > и <

Греческие буквы

Строчные буквы

Строчные буквы греческого алфавита

Прописные буквы

Прописные буквы греческого алфавита

Буквоподобные символы

Нет

Символы, которые напоминают буквы

Операторы

Обычные бинарные операторы

Символы, обозначающие действия над двумя числами, например + и ÷

Обычные реляционные операторы

Символы, обозначающие отношение между двумя выражениями, такие как = и ~

Основные N-арные операторы

Операторы, осуществляющие действия над несколькими переменными

Сложные бинарные операторы

Дополнительные символы, обозначающие действия над двумя числами

Сложные реляционные операторы

Дополнительные символы, обозначающие отношение между двумя выражениями

Стрелки

Нет

Символы, указывающие направление

Отношения с отрицанием

Нет

Символы, обозначающие отрицание отношения

Наборы знаков

Наборы знаков

Математический шрифт Script

Готические

Математический шрифт Fraktur

В два прохода

Математический шрифт с двойным зачеркиванием

Геометрия

Нет

Часто используемые геометрические символы

Не удается найти страницу | Autodesk Knowledge Network

(* {{l10n_strings. REQUIRED_FIELD}})

{{l10n_strings.CREATE_NEW_COLLECTION}}*

{{l10n_strings.ADD_COLLECTION_DESCRIPTION}}

{{l10n_strings.COLLECTION_DESCRIPTION}} {{addToCollection.description.length}}/500 {{l10n_strings.TAGS}} {{$item}} {{l10n_strings.PRODUCTS}} {{l10n_strings.DRAG_TEXT}}  

{{l10n_strings.DRAG_TEXT_HELP}}

{{l10n_strings. LANGUAGE}} {{$select.selected.display}}

{{article.content_lang.display}}

{{l10n_strings.AUTHOR}}  

{{l10n_strings.AUTHOR_TOOLTIP_TEXT}}

{{$select.selected.display}} {{l10n_strings.CREATE_AND_ADD_TO_COLLECTION_MODAL_BUTTON}} {{l10n_strings.CREATE_A_COLLECTION_ERROR}}

Как сделать стрелку в Ворде

Текстовый редактор Microsoft Word довольно таки функциональный.

В нем можно работать не только с текстом, но и с таблицами, диаграммами, графиками, формулами, рисунками и прочим. Про все это мы уже писали и подробные статьи есть на сайте.

А сейчас давайте научимся рисовать стрелки в Ворде, и разберемся, как изменить их длину, цвет, толщину и прочее. Как все делать, я буду показывать в Ворде 2010, но данные скриншоты подойдут, если у Вас установлен Ворд 2007 или более новые версии.

Сделать стрелку может понадобиться, если Вы делаете схему в документе или чертите график. А может просто необходимо указать в самом тексте на какой-нибудь рисунок или фигуру.

Если Вам нужно сделать схему в Ворде, то подробную статью на данную тему прочтите, перейдя по ссылке.

Как поставить стрелку в виде линии

Нарисовать ее получится двух видов: или обычную тонкую с помощью линии, или сделать фигурную объемную.

В первом случае, откройте нужную страницу в документе, перейдите на вкладку «Вставка» и в разделе «Иллюстрации» кликните по кнопке «Фигуры». В открывшемся списке в группе «Линии» выберите стрелку, которая больше всего Вам подходит.

Затем курсор станет плюсиком. Кликните в том месте страницы, где она должна начинаться, и, не отпуская кнопки, проведите в том направлении, где будет заканчиваться. Если стрелка выделена, то на ее концах будут вот такие голубые маркеры, как показано на скриншоте.

Чтобы переместить ее в другое место на листе, сначала выделите, чтобы по краям появились маркеры и наведите на нее курсор мышки. Он станет стрелками, указывающими в четырех направлениях, зажмите левую кнопку мышки, перетащите стрелку в другое место в документе и отпустите кнопку.

Для того чтобы стрелка указывала четко вниз, вверх, вправо или влево, во время рисования зажмите и удерживайте на клавиатуре клавишу «Shift». С зажатой «Shift» так же получится нарисовать ее ровно под углом 45 градусов.

Вставка фигурной стрелки

Если Вы хотите сделать ее широкой, тогда на вкладке «Вставка» нажмите на кнопку «Фигуры» и выберите один из вариантов, которые есть в списке в группе «Фигурные стрелки».

Затем нарисуйте ее в нужном месте страницы. Рисуется она от угла. Я рисовала с нижнего левого в верхний правый угол. Кликнула мышкой снизу, провела курсор вверх вправо, и отпустила кнопку после того, как стрелка стала нужного размера.

Меняем внешний вид стрелки

После того, как Вы нарисуете стрелку, может понадобиться изменить ее вид: сделать толще, поменять цвет и прочее. Для этого, кликните мышкой два раза по ней, чтобы открылась вкладка «Средства рисования» – «Формат».

Для стрелок-линий в группе «Стили фигур» подберите один из уже готовых стилей, или с помощью кнопок «Контур фигуры» и «Эффект фигуры» сделайте подходящий для нее вид.

В меню изменения контура фигуры Вы также найдете такие пункты как «Толщина», «Штрихи» и «Стрелки». «Толщина» – увеличение или уменьшение соответствующего параметра. «Штрихи» – здесь вместо линии выбирается другой вид стрелки: точки, штрихи или пунктир. «Стрелки» – изменение указателя: сделать его толще, поменять направление и другое.

Для горизонтальных и вертикальных линий можете указать точную длину стрелки. Для этого кликните по кнопке «Размер». Если линия горизонтальная, изменяйте параметр «Ширина», если вертикальная – «Высота»

Для перемещения, выделите ее и, кликнув по любому из маркеров, в начале или в конце стрелки, перетащите выбранный конец в нужное место. Во время перемещения будет показан силуэт.

Для изменения объемной стрелки, выделите ее, чтобы открыть вкладку «Средства рисования» – «Формат». Затем в разделе «Стили фигур» выберите один из готовых стилей, или используя кнопки «Заливка фигуры», «Контур фигуры» и «Эффект фигуры» измените ее, как нужно Вам.

Выделив ее помимо основных маркеров слева на указателе и внизу у основания появляются желтые маркеры. Кликнув по ним, получится изменить сам указатель или сузить/растянуть фигуру. Во время изменения блеклый силуэт позволит посмотреть, какой получится результат.

Точные размеры для указателя задаются в правом верхнем углу, кликом по соответствующей кнопке.

Если потянуть за любой из голубых маркеров по контуру выделенной фигуры, будет меняться длина или толщина.

Думаю, все у Вас получилось. Рисуйте схемы со стрелками в необходимых документах или просто вставляйте их в текст, если они уместны по смыслу, теперь сложностей возникнуть не должно.


Оценить статью: Загрузка… Поделиться новостью в соцсетях

 

Об авторе: Олег Каминский

Вебмастер. Высшее образование по специальности «Защита информации». Создатель портала comp-profi.com. Автор большинства статей и уроков компьютерной грамотности

Манипуляционные знаки для упаковки — компания Антэк

Условия доставки


по России и странам СНГ

Мы отправляем заказы в любую точку России и СНГ через транспортные компании (ТК). Выбор ТК зависит от Вашего предпочтения. Чаще всего заказчики отдают предпочтение транспортным компаниям: ПЭК, СДЭК, Деловые Линии, ЖелДорЭкспедиция, Dostavista.

Два варианта доставки через ТК:

вариант 1

  • Мы доставляем до ТК (и оформляем доставку на имя получателя), а ТК доставляет до конечного пункта выдачи
  • Оплачивается

    Доставка до ТК (по нашему прайсу доставки по Москве и МО). Расчет производится с нашей компании по предоплате. Доставка ТК до конечного пункта (по прайсу ТК). Расчет производится с ТК при получении.

  • Срок доставки

    Доставляем заказ до ТК в течение 2-х дней после изготовления заказной продукции или поступления оплаты по готовой продукции. Срок доставки до конечного пункта устанавливает ТК.

вариант 2

  • ТК забирает заказ с нашего склада и доставляет до конечного пункта выдачи (Заказчик самостоятельно оформляет доставку)
  • Оплачивается

    Только доставка ТК (по прайсу ТК) при получении или по договоренности с ТК.

  • Срок доставки

    Срок доставки устанавливает ТК

* рекомендуем планировать дату вывоза заказа ТК не ранее следующего дня после подтверждения менеджером поступления оплаты или готовности заказа.

Ответственность за сохранность груза

До передачи в ТК мы гарантируем сохранность заказа и несем за него ответственность. После передачи за сохранность груза отвечает ТК.

Как поставить ударение в Word

1. Как поставить ударение в Word c помощью таблиц символов

  • Где работает: Word для Windows.

В Word есть встроенная таблица символов, в которой присутствует и знак ударения. Чтобы напечатать его, поставьте курсор после нужной гласной. Затем кликните «Вставка» → «Символ» → «Другие символы». В списке «Набор» выберите «объединённые диакр. знаки» и нажмите на символ ударения в появившейся таблице. Его код — 0301.

Знак ударения на таблице символов в Word для Windows

После того как вы поставите хотя бы одно ударение, этот знак можно будет печатать быстрее: он появится в меню «Вставка» → «Символ».

Сейчас читают 🔥

2. Как поставить ударение в Word c помощью специальных кодов

  • Где работает: Word для Windows, Word для macOS, Word Online (только на macOS).

Чтобы напечатать знак ударения в Word для Windows, поставьте курсор после необходимой гласной и воспользуйтесь любым из этих методов:

  • Введите код 0301 и нажмите Alt + X.
  • Зажмите левый Alt и наберите на цифровой клавиатуре 769. Если она не работает, нажмите клавишу Num Lock и повторите ввод.

Если вы используете Word для macOS, сначала добавьте специальную раскладку клавиатуры. Для этого откройте меню Apple (иконка в виде яблока) и выберите «Системные настройки» → «Клавиатура». Перейдите на вкладку «Источники ввода» и нажмите на плюс. Через поиск по раскладкам найдите Unicode Hex и добавьте её.

Раскладка Unicode Hex в macOS

Чтобы поставить ударение, поставьте курсор после необходимой гласной. Затем переключитесь на раскладку Unicode Hex, зажмите Alt и введите код 0301. Этот способ также работает в браузере с веб‑версией Word.

3. Как поставить ударение в Word c помощью раскладки Бирмана

  • Где работает: Word для macOS, Word Online.

Дизайнер Илья Бирман создал типографскую раскладку, которая позволяет с лёгкостью печатать редкие символы. Вы можете скачать её бесплатно в виде небольшой программы и установить на компьютер.

Чтобы добавить ударение с помощью раскладки Бирмана, поставьте курсор после нужной гласной, зажмите правый Alt и дважды надавите на кнопку с апострофом (слева от правой клавиши Shift).

Знак ударения на раскладке Бирмана. Скриншот: ilyabirman.ru

На сайте разработчика доступны версии раскладки для Windows и macOS, но первая почему‑то работает только в веб‑версии Word. Зато вторая печатает знак ударения как в приложении редактора для macOS, так и в браузере.

Скачать раскладку Бирмана →

4. Как поставить ударение в Word c помощью меню дополнительных знаков

  • Где работает: Word для macOS, Word Online (только на macOS).

macOS позволяет быстро набирать дополнительные символы через специальное меню ввода. Но этот способ работает только с английской раскладкой.

Знак ударения в специальном меню ввода

Чтобы поставить ударение, зажмите необходимую гласную на клавиатуре и выберите нужный символ в появившемся меню. Система напечатает выбранную букву вместе со знаком над ней.

Читайте также 💻📝📃

Как создавать векторы в Word

Создать вектор со стрелкой выше

Word предлагает разные способы создания вектора в документе:

Используя уравнение , мы настоятельно рекомендуем этот способ!
    Использование Автозамены по математике
Использование диалогового окна Symbol

   И.Используя уравнение:

Этот способ идеально подходит, если вам не нужно заботиться о формате и совместимости с предыдущими версиями Microsoft Office (рекомендуемый подход для физических наук и математики, требующих большого количества математических выражений в тексте с согласованными шрифтами для всех уравнений и символов) :

   1.    В абзаце, куда вы хотите вставить вектор , нажмите Alt+= , чтобы вставить блок экватора:

   2. В блоке управления лошадьми введите модуль вектора и выберите его. Это может быть одна буква, несколько букв или даже выражение.

Например: .

   3.   На вкладке Уравнение в группе Конструкции нажмите кнопку Акцент :

В списке Accent выберите Bar или Стрелка вправо выше :

или

Примечание . Если вы хотите продолжить работу с этим уравнением, дважды щелкните стрелку вправо, чтобы выйти из поля под вектором:  &Стрелка вправо; &Правая стрелка; .Итак, чтобы продолжить работу с уравнением, в нем не должно быть выбранных данных:

   II. Использование автозамены для математики:

Когда вы работаете со многими документами и часто нужно вставить один специальный символ, вам не нужно каждый раз вставлять уравнение. Microsoft Word предлагает полезную функцию под названием AutoCorrect . Параметры AutoCorrect в Microsoft Word предлагают два разных способа быстрого добавления любого специального символа или даже больших фрагментов текста:

Используя этот метод, вы можете воспользоваться параметрами Math AutoCorrect без вставки уравнения.Чтобы включить или выключить Автозамену символов Math , выполните следующие действия:

   1.   На вкладке Файл нажмите Параметры :

   2.   В диалоговом окне Параметры Word на Вкладка Правописание нажмите кнопку Параметры автозамены… :

   3.   В диалоговом окне AutoCorrect на вкладке Math AutoCorrect выберите параметр Использовать правила Math AutoCorrect за пределами математических областей :

После нажатия OK вы можете использовать любое из перечисленных Имен символов , и Microsoft Word заменит их соответствующими символами:

Примечание : Если вам не нужна последняя замена, нажмите Ctrl+Z , чтобы отменить ее.

   III. Использование диалогового окна «Символ»:

Microsoft Word предлагает удобную возможность комбинировать два символа (см. Наложение символов). Чтобы добавить какой-либо элемент к символу, например, штрих , апостроф и т. д., введите символ и сразу вставьте векторную метку из подмножества Комбинирование диакритических знаков для символов любого шрифта (если он есть).

Чтобы объединить элемент с введенным символом, откройте диалоговое окно Символ :

На вкладке Вставка в группе Символы нажмите кнопку Символ и щелкните Дополнительные символы… :

В диалоговом окне Symbol :

  • В списке Font выберите шрифт Segoe IU Symbol ,
  • При необходимости, чтобы найти символы быстрее, в списке Подмножество выберите подмножество Комбинирование диакритических знаков для символов ,
  • Выберите символ:
  • Нажмите кнопку Вставить , чтобы вставить символ,
  • Нажмите кнопку OK , чтобы закрыть диалоговое окно Symbol .

Создать вектор с тильдой под буквой

Что касается обычного векторного знака, Word предлагает несколько способов создания вектора с тильдой под буквой:

  • — Используя уравнение , мы настоятельно рекомендуем этот способ!
  • — Использование диалогового окна Symbol .

   I. Использование уравнения:

   1.   В абзаце, куда вы хотите вставить вектор , нажмите Alt+= , чтобы вставить блок экватора:

   2. В блоке верховой езды введите один за другим:

  • векторная переменная, например, буква a ,
  • тип \ниже :
  • введите символ тильды ~ . Word автоматически меняет команду \ниже на соответствующий символ:

После нажатия пробела Word отображает букву с тильдой под ней:

   II. Использование диалогового окна «Символ»:

Чтобы объединить элемент с введенным символом (например, буква и ), откройте диалоговое окно Символ :

   1. На вкладке Вставка в группе Символы нажмите кнопку Символ и нажмите Дополнительные символы… .

   2.   В диалоговом окне Symbol :

  • В списке Font выберите шрифт Cambria Math или Lucinda Sans Unicode ,
  • При необходимости, чтобы быстрее находить символы, в списке Подмножество выберите подмножество Комбинирование диакритических знаков ,
  • Выберите символ:
  • Нажмите кнопку Вставить , чтобы вставить символ,
  • Нажмите кнопку OK , чтобы закрыть диалоговое окно Symbol .

Как написать вектор в LaTeX?

Когда вы работаете в Интернете и создаете документ, связанный с наукой, вам нужно знать о латексе, если вы хотите использовать векторные уравнения в этом документе.

Могут быть разные типы документов. Примерами могут служить научные книги, исследовательские работы, научный онлайн-контент, научные заметки и т. д.

В этом уроке мы подробно обсудим, как использовать латекс для представления различных типов векторов.

Как определить переносчиков с помощью латекса?

Вектор всегда обозначается стрелкой на указанном символе.Здесь символ может быть один или несколько.

Например, вы берете вектор, начальные и конечные точки которого равны a и b . И вы назвали вектор p . В этом случае вы можете называть вектор как p , так и ab .

Видите ли, здесь ab состоит из более чем одного символа.

Итак, вы должны использовать команды \vec и \overrightarrow для вектора стрелки на символе в латексе. И вы должны передать этот символ в качестве аргумента в этой команде.Предположим, я пишу p в качестве вектора здесь.

  \documentclass{статья}
\начать{документ}
   $$ \vec{p} $$
\конец{документ}  

Вывод:

 

Вы все знаете о импульсе, который является векторной величиной. И это произведение массы и скорости.

  \documentclass{статья}
\начать{документ}
   $$ \vec{p}=m\vec{v} $$
\конец{документ}  

Вывод:

 

Предположим, что частица движется из точки A в точку B , тогда перемещение частицы будет

  \documentclass{статья}
\начать{документ}
   $$ \vec{AB} $$
\конец{документ}  

Вывод:

 

Вы заметили вывод выше, стрелка вектора не покрывает голову всего AB .В этом случае вам нужно использовать команду \overrightarrow вместо команды \vec.

  \documentclass{статья}
\начать{документ}
   $$ \overrightarrow{AB} $$
\конец{документ}  

Вывод:

 

Поэтому лучше всего использовать команду \overrightarrow при обозначении вектора более чем одним символом.

Кроме того, вы заметите, что во многих книгах или научных статьях векторы выделены жирным шрифтом, а не стрелкой.

  \documentclass{статья}
\начать{документ}
   $$ \textbf{AB} $$
\конец{документ}  

Вывод:

 

То есть вам нужно использовать команду \textbf всякий раз, когда вы хотите сделать текст полужирным

Величина вектора в латексе

Когда величина вектора определена. Тогда вектор обозначается по модулю. Итак, в этом случае векторы должны проходить между \left | и \право | в качестве аргументов.

  \documentclass{статья}
\начать{документ}
   $$ \влево| \vec{а} \право| $$
\конец{документ}  

Вывод:

 

Latex имеет множество пакетов, которые вы можете легко установить и использовать мод. Здесь мы обсудили простой метод без установки какого-либо внешнего пакета.

Специальный тип вектора в латексе

Существуют разные типы векторов. Например, единичные векторы, нулевые векторы которых обозначаются отдельно.

1. Единичный вектор

Единичный вектор обозначается заглавной буквой на одном символе. А деление вектора на абсолютное значение этого вектора определяет единичный вектор. Например

  \documentclass{статья}
\начать{документ}
   $$ \hat{a}=\frac{\vec{a}}{\left | \vec{a} \right |} $$
\конец{документ}  

Вывод:

 

Обратите внимание на программу выше.Чтобы поставить кепку на символ, вам нужно передать этот символ в команду \hat. А для дроби вы должны использовать команду \frac в , которой вы должны передать два аргумента в качестве числителя и знаменателя.

2. Нулевой вектор

А для абсолютного значения вектора вы знаете, что использовать, как обсуждалось в предыдущем пункте.

Если абсолютное значение вектора равно нулю, то он называется нулевым вектором или нулевым вектором. Который обозначается стрелкой выше нуля.

Предположим, что общая сила, приложенная к системе, равна нулю. В этом случае сила должна быть выражена в виде нулевого вектора.

  \documentclass{статья}
\начать{документ}
   $$ \vec{F}_{net}=\vec{0} $$
\конец{документ}  

Вывод:

 

Вектор положения

Вектор положения представлен тремя прямоугольными единичными векторами.

  \documentclass{статья}
\начать{документ}
   $$ \vec{r}=x\шляпа{i}+y\шляпа{i}+z\шляпа{i} $$
\конец{документ}
  

Вывод:

 

И вызывается команда \hat, чтобы закрыть заголовок каждого единичного вектора.

Векторное умножение

Между двумя векторами обычно наблюдаются два типа продуктов.

1. Перекрестное произведение в LaTeX

Перекрестное произведение обозначается крестиком между двумя векторами. И его результатом также является вектор, записанный в форме единичного вектора или матрицы. И вам нужно использовать команду \times, чтобы использовать крестик.

  \documentclass{статья}
\начать{документ}
   $$ \vec{p}\times \vec{q}=|\vec{p}|\vec{q}|sin\theta \hat{n} $$
\конец{документ}  

Вывод:

 

Для тета необходимо использовать команду \theta.В котором аргумент не должен передаваться.

2. Скалярное произведение в LaTeX

Вы можете использовать точечные символы для скалярных произведений по-разному. Мы будем использовать команду \cdot для скалярного произведения векторов.

  \documentclass{статья}
\начать{документ}
   $$ \vec{p}\cdot\vec{q}=|\vec{p}|\vec{q}|cos\theta $$
\конец{документ}  

Вывод:

 

Использовать пакет физики для вектора в LaTeX

В латексе пакет физики определяется для каждого специального символа или операции физики.Например, векторные стрелки и полужирный вектор обозначаются командами va и vb.

  \documentclass{статья}
\usepackage{физика}
\начать{документ}
 $$ \va{a} $$
 $$ \va*{a} $$
 $$ \vb{a} $$
 $$ \vb*{a} $$
\конец{документ}  

Вывод:

 

И вы можете легко представить все виды векторных операций с помощью пакета физики. Потому что пакет физики содержит предопределенные команды или функции для обозначения этих операций.Например

  \documentclass{статья}
\usepackage{физика}
\начать{документ}
 $$ \vu*{a} $$
 $$ \va{p}\vdot\va{q} $$
 $$ \va{p}\cp\va{q} $$
 $$ \abs{\va*{a}} $$
\конец{документ}  

Вывод:

 

Word Vector — малая документация

Предварительно обученный word2vec

Вы можете загрузить предварительно обученный малайский язык без необходимости импорта малайского языка.

word2vec из местных новостей

размер-256

word2vec из википедии

размер-256

word2vec из местных социальных сетей

размер-256

Но если вы не знаете, что делать с малайским word2vec, малайский предоставил вам несколько полезных функций!

%%время
импорт Малайя
%matplotlib встроенный
 
Процессорное время: пользователь 5.15 с, система: 907 мс, всего: 6,05 с
Время стены: 6,25 с
 

Список доступных предварительно обученных word2vec

малая. слововектор.доступный_слововектор()
 
Размер (МБ) Размер словарного запаса нижний регистр Описание
википедия 781,7 763350 Правда предварительно обучен на малайской википедии word2vec размер 256
социальные сети 1300 1294638 Правда предварительно обучен на очищенном малайском твиттере и малайском языке …
новости 200,2 195466 Правда предварительно обучен на очищенных малайских новостях размером 256
комбайн 1900 1

3

Правда предварительно обучен на очищенных малайских новостях + малайские соц…

Загрузить предварительно обученный word2vec

 def load (модель: str = 'wikipedia', **kwargs):

    """
    Возвращает объект malaya. wordvector.WordVector.

    Параметры
    ----------
    модель: str, необязательный (по умолчанию = 'wikipedia')
        Поддерживается архитектура модели.Допустимые значения:

        * ``'wikipedia'`` - предварительно обученный на малайском языке wikipedia word2vec размером 256.
        * ``'socialmedia'` - предварительно обучен на очищенном малайском твиттере и малайском инстаграме размером 256.
        * ``'новости'`` - предварительно обучен на очищенных малайских новостях размера 256.
        * ``'combine'`` - предварительно обучен на очищенных малайских новостях + малайские социальные сети + малайская википедия размером 256.

    Возвращает
    -------
    словарь: словарь индексов для `вектора`.
    вектор: np.array, 2D.
    """
 
vocab_news, embedded_news = малая.wordvector.load (модель = 'новости')
vocab_wiki, embedded_wiki = malaya.wordvector.load(model = 'wikipedia')
 

Загрузить векторный интерфейс слова

 класс WordVector:
    @check_type
    def __init__(self, embed_matrix, словарь: dict, **kwargs):

        """
        Параметры
        ----------
        embed_matrix: пустой массив
        словарь: словарь
        """
 
  1. embed_matrix должен быть 2d,

 массив([[ 0. 25 , -0,10816103, -0,19881412, ..., 0,40432587,
         0,19388093, -0,07062137],
       [0,3231817, -0,01318745, -0,17950962, ..., 0,25,
         0,08444146, -0,11705721],
       [0,2

08, -0,16274083, -0,20255531, ..., 0,25, 0,06253044, -0,16404966], ..., [0,21346697, 0,12686132, -0,4029543, ..., 0,43466234, 0,20

6, -0,32219803], [0,2372157, 0,32420087, -0,28036436, ..., 0,2894639, 0,20745888, -0,30600077], [ 0.27

4, 0,35755727, -0,34932107, ..., 0,37472805,
         0,42045262, -0,21725406]], dtype=float32)
 
  1. словарь , сопоставленный словарь {'слово': 0} ,

 {'менгембанфкан': 394623,
 'дипуджаня': 234554,
 «комиколор»: 182282,
 'иммаз': 538660,
 «кабар»: 585119,
 'фидипп': 180802,
}
 

Загрузить пользовательский вектор слов

Например, быстрый текст, который я загружаю отсюда, https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/vectors-wiki/wiki. ms.vec

Нам нужно разобрать данные, чтобы получить embed_matrix и словарь .

импорт io
импортировать numpy как np

fin = io.open('wiki.ms.vec', 'r', encoding='utf-8', новая строка='\n', errors='игнорировать')
n, d = карта (int, fin.readline().split())

данные, векторы = {}, []
для нет, строка в enumerate(fin):
    токены = line.rstrip().split(' ')
    данные [токены [0]] = нет
    vectors.append (список (карта (с плавающей запятой, токены [1:])))

векторы = np.массив (векторы)
fast_text = malaya.wordvector.WordVector (векторы, данные)
 
word_vector_news = malaya.wordvector.WordVector(embedded_news, vocab_news)
word_vector_wiki = malaya.wordvector.WordVector(embedded_wiki, vocab_wiki)
 

Проверить топ-k похожей семантики на основе слова

 определение n_closest(
    себя,
    слово: ул,
    num_closest: интервал = 5,
    метрика: str = 'косинус',
    return_similarity: bool = Истина,
):
    """
    найти ближайшие слова на основе слова. 

    Параметры
    ----------
    слово: ул.
        Например, «наджиб»
    num_closest: целое число (по умолчанию = 5)
        количество слов, ближайших к результату.метрика: str, (по умолчанию = 'косинус')
        алгоритм векторного расстояния.
    return_similarity: логическое значение (по умолчанию = True)
        если True, будет возвращено значение от 0 до 1, представляющее расстояние.

    Возвращает
    -------
    word_list: список ближайших слов
    """
 
слово = 'анвар'
print("Слой встраивания: 8 ближайших слов к: '%s' с использованием малайских новостей word2vec"%(word))
print(word_vector_news.n_closest(word=word, num_closest=8, метрика='косинус'))
 
Слой встраивания: 8 слов, наиболее близких к слову «анвар», с использованием малайских новостей word2vec.
[['наджиб', 0.6967672109603882], [ 'mukhriz', 0,6758243927], [ 'azmin', 0,6686884164810181], [ 'rafizi', 0,6465028524398804], [ 'Muhyiddin', 0.6413404941558838], [ 'Daim', 0. 6334482431411743], [ 'khairuddin', 0,6300410032272339] , ['шахидан', 0.62698113444]]
 
слово = 'анвар'
print("Слой встраивания: 8 слов, наиболее близких к: '%s' с использованием malaya wiki word2vec"%(word))
print(word_vector_wiki.n_closest(word=word, num_closest=8, метрика='косинус'))
 
Слой встраивания: 8 слов, наиболее близких к слову «анвар» с использованием малайской вики word2vec.
[['Расулулла', 0.601306

], [ 'Джамаль', 0,66047097693], [ 'noraniza', +0,65153968334198], [ 'Халид', 0,6450133323669434], [ 'Махатир', 0,6447468400001526], [ 'Sukarno', 0,641593337059021], [ 'Вахид', 0,6359774470329285] , ['пекин', 0,6262176036834717]]

Проверка сходной семантики пакета top-k на основе слова

 по определению batch_n_closest(
    себя,
    слова: список[str],
    num_closest: интервал = 5,
    return_similarity: логическое значение = ложь,
    мягкий: bool = Истина,
):
    """
    найти ближайшие слова на основе набора слов с помощью Tensorflow. Параметры
    ----------
    слова: список
        Например, ['наджиб','анвар']
    num_closest: целое число (по умолчанию = 5)
        количество слов, ближайших к результату.
    return_similarity: логическое значение (по умолчанию = True)
        если True, будет возвращено значение от 0 до 1, представляющее расстояние.
    soft: bool, (по умолчанию = True)
        если True, слово, которого нет в словаре, будет заменено ближайшим соотношением JaroWinkler.
        если False, будет выдано исключение, если слова нет в словаре.

    Возвращает
    -------
    word_list: список ближайших слов
    """
 
слова = ['анвар', 'махатир']
слово_вектор_новости.batch_n_closest (слова, num_closest = 8,
                                 return_similarity = Ложь)
 
[['анвар',
  'наджиб',
  'мухриз',
  азмин,
  рафизи,
  'мухиддин',
  'дайм',
  'хайруддин'],
 ['махатхир',
  'дайм',
  сахруддин,
  'стрим',
  'морси',
  'анифа',
  'йокови',
  'рамасами']]
 

Что делать, если слова нет в словаре?

Можно установить для параметра soft значение True или False . По умолчанию True .

если Истинно , слово, отсутствующее в словаре, будет заменено ближайшим соотношением JaroWrinkler.

если False , будет выдано исключение, если слова нет в словаре.

слова = ['анвар', 'махатир', 'хусейн-комель']
word_vector_wiki.batch_n_closest(слова, num_closest=8,
                                 return_similarity = Ложь, soft = Ложь)
 
-------------------------------------------------- -------------------------
Исключение Traceback (последний последний вызов)
 в <модуле>
      1 слова = ['анвар', 'махатир', 'хусейн-комель']
      2 слово_вектор_вики.batch_n_closest (слова, num_closest = 8,
----> 3 return_similarity=False,soft=False)

~/Documents/Malaya/malaya/wordvector.py в batch_n_closest(self, words, num_closest, return_similarity, soft)
    484 поднять исключение (
    485 '%s отсутствует в словаре, используйте другое слово или установите `soft` = True'
--> 486 % (слов[i])
    487 )
    488 пакетов = np. array([self.get_vector_by_name(w) для w словами])

Исключение: husein-comel отсутствует в словаре, используйте другое слово или установите `soft` = True
 
слова = ['анвар', 'махатир', 'хусейн-комель']
слово_вектор_вики.batch_n_closest (слова, num_closest = 8,
                                 return_similarity = False, soft = True)
 
[['анвар',
  'Расулулла',
  'джамал',
  'нораниза',
  'халид',
  'махатхир',
  'сукарно',
  'вахид'],
 ['махатхир',
  анвар,
  'вахид',
  'наджиб',
  'халид',
  'сукарно',
  'сухарто',
  Салахуддин],
 ['Хусейн',
  'хайри',
  'gccsa',
  'жкрте',
  'монтаньи',
  'пежудо',
  'бадрийин',
  «нагинатадзюцу»]]
 

Калькулятор Word2vec

Вы можете написать любое уравнение.

 деф калькулятор(
    себя,
    уравнение: ул,
    num_closest: интервал = 5,
    метрика: str = 'косинус',
    return_similarity: bool = Истина,
):
    """
    Парсер калькулятора для word2vec.

    Параметры
    ----------
    уравнение: ул
        Например, '(махатир + наджиб) - росмах'
    num_closest: целое число (по умолчанию = 5)
        количество слов, ближайших к результату. 
    метрика: str, (по умолчанию = 'косинус')
        алгоритм векторного расстояния.
    return_similarity: логическое значение (по умолчанию = True)
        если True, будет возвращено значение от 0 до 1, представляющее расстояние.Возвращает
    -------
    word_list: список ближайших слов
    """
 
word_vector_news.calculator('анвар + америка + махатхир', num_closest=8, metric='косинус',
                      return_similarity = Ложь)
 
['махатхир',
 анвар,
 'козырь',
 'дутерте',
 'нетаньяху',
 'йокови',
 'Россия',
 'кдж',
 'обама']
 
word_vector_wiki.calculator('анвар + америка + махатхир', num_closest=8, metric='косинус',
                      return_similarity = Ложь)
 
['махатхир',
 анвар,
 'сукарно',
 'сухарто',
 'хамас',
 'Спарта',
 'америка',
 'Ирак',
 'лубнан']
 

Визуализация диаграммы рассеяния

 по определению scatter_plot(
    себя,
    этикетки,
    центр: ул = Нет,
    figsize: Tuple[int, int] = (7, 7),
    плюс_минус: интервал = 25,
    передача: поплавок = 5e-5,
):
    """
    построить точечную диаграмму на основе выходных данных калькулятора / n_closest / аналогии. Параметры
    ----------
    метки: список
        вывод из калькулятора /n_closest/аналогия
    центр: ул, (по умолчанию = Нет)
        центральная метка, если это str, она будет аннотирована красным цветом.
    figsize : кортеж (по умолчанию = (7, 7))
        размер фигуры для сюжета.

    Возвращает
    -------
    tsne: np.array, 2D.
    """
 
слово = 'анвар'
результат = word_vector_news.n_closest (слово = слово, num_closest = 8, метрика = 'косинус')
данные = word_vector_news.scatter_plot (результат, центр = слово)
 
слово = 'анвар'
результат = слово_вектор_вики.n_closest (слово = слово, num_closest = 8, метрика = 'косинус')
данные = word_vector_wiki.scatter_plot (результат, центр = слово)
 

Визуализировать участок дерева

 по определению tree_plot(
    self, labels, figsize: Tuple[int, int] = (7, 7), аннотация: bool = True
):
    """
    построить древовидный график на основе выходных данных калькулятора / n_closest / аналогии. 

    Параметры
    ----------
    метки: список
        вывод из калькулятора /n_closest/аналог.
    визуализировать: буль
        если True, он будет отображать plt.показать, иначе вернуть данные.
    figsize : кортеж (по умолчанию = (7, 7))
        размер фигуры для сюжета.

    Возвращает
    -------
    вставлять: np.массив, 2D.
    labeled: метки для осей X/Y.
    """
 
слово = 'анвар'
результат = word_vector_news.n_closest (слово = слово, num_closest = 8, метрика = 'косинус')
данные = word_vector_news.tree_plot (результат)
 
<Размер фигуры 504x504 с 0 осями>
 
слово = 'анвар'
результат = word_vector_wiki.n_closest (слово = слово, num_closest = 8, метрика = 'косинус')
данные = word_vector_wiki.tree_plot(результат)
 
<Размер фигуры 504x504 с 0 осями>
 

Визуализировать социальную сеть

 по определению сети(
    себя,
    слово,
    число_близких = 8,
    глубина = 4,
    мин_расстояние = 0,5,
    итерация = 300,
    фигсайз = (15, 15),
    node_color = '#72bbd0',
    node_factor = 50,
):

    """
    построить социальную сеть на основе данного слова

    Параметры
    ----------
    слово: ул. 
        центр социальной сети.
    num_closest: целое число (по умолчанию = 8)
        количество слов, ближайших к узлу.O(num_closest ** глубина).
    min_distance: с плавающей запятой (по умолчанию = 0,5)
        минимальное расстояние между узлами. Увеличьте значение, чтобы увеличить расстояние между узлами.
    итерация: int, (по умолчанию=300)
        количество циклов обучения социальной сети для соответствия min_distace.
    figsize: кортеж, (по умолчанию=(15, 15))
        размер фигуры для сюжета.
    node_color: str, (по умолчанию = '# 72bbd0')
        цвет для узлов.
    node_factor: целое число (по умолчанию = 10)
        фактор размера для узлов глубины. Увеличение этого значения приведет к увеличению размеров узлов в зависимости от глубины.
g = word_vector_news.network('mahathir', figsize = (10, 10), node_factor = 50, depth = 3)
 
g = word_vector_wiki.network('mahathir', figsize = (10, 10), node_factor = 50, depth = 3)
 

Получить вложение из слова

 по определению get_vector_by_name(
    self, word: str, soft: bool = False, topn_soft: int = 5
):
    """
    получить вектор на основе строки. 

    Параметры
    ----------
    слово: ул.
    soft: bool, (по умолчанию = True)
        если True, слово, которого нет в словаре, будет заменено ближайшим соотношением JaroWinkler.если False, будет выдано исключение, если слова нет в словаре.
    topn_soft: целое число (по умолчанию = 5)
        если слово не найдено в словаре, будет возвращен размер `topn_soft` аналогичного размера с использованием jarowinkler.

    Возвращает
    -------
    вектор: np.array, 1D
    """
 
word_vector_wiki.get_vector_by_name('наджиб').shape
 

Если слово не найдено в словаре, будет выдано исключение с топ-5 ближайшими словами

word_vector_wiki.get_vector_by_name('Хусейн-комель')
 
-------------------------------------------------- -------------------------
Исключение Traceback (последний последний вызов)
 в <модуле>
----> 1 word_vector_wiki.get_vector_by_name('Хусейн-комель')

~/Documents/Malaya/malaya/wordvector. py в get_vector_by_name(self, word)
    127 поднять исключение(
    128 'ввод не найден в словаре, здесь топ-5 ближайших слов [%s]'
--> 129 % (строки)
    130 )
    131 вернуть self._embed_matrix[self._dictionary[слово]]

Исключение: ввод не найден в словаре, здесь топ-5 ближайших слов [husein, husei, husenil, husen, secomel]
 

Преобразование слова в вектор

1.Обзор

Математика повсюду в области машинного обучения: входные и выходные данные — это математические объекты, а также алгоритмы для обучения и прогнозирования.

Но что происходит, когда нам нужно иметь дело с лингвистическими объектами, такими как слова? Как мы можем смоделировать их как математические представления? Ответ заключается в том, что мы преобразуем их в векторы!

В этом уроке мы изучим основные методы представления слов в виде векторов, а также плюсы и минусы каждого метода, чтобы знать, когда их применять в реальной жизни.

2.

Горячие векторы

2.1. Описание

Этот метод заключается в наличии вектора , где каждый столбец соответствует слову в словаре.

Давайте посмотрим на пример с этими предложениями:

 (1) Джон любит смотреть фильмы. Мэри тоже любит кино.
(2) Мэри также любит смотреть футбольные матчи. 

Это будет наш словарь:

 

Итак, у нас будет такой вектор, где каждый столбец соответствует слову в словаре:

Каждое слово будет иметь значение 1 для своего столбца и значение 0 для всех остальных столбцов.

Вектор для слова «лайки» будет:

Принимая во внимание, что вектор для «часы» будет:

Существуют различные способы создания словарей в зависимости от характера проблемы. Это важное решение, потому что оно повлияет на производительность и скорость нашей системы.

В следующих разделах мы рассмотрим различные методы создания этого словаря.

2.

2. Удаление стоп-слов

Стоп-слова — это те, которые мы игнорируем, потому что они не имеют отношения к нашей проблеме.Обычно мы удаляем наиболее распространенные в языке: « the» , « in» , « и так далее.

Это помогает получить меньший словарный запас и представить слова с меньшим количеством измерений.

2.3. Сокращение флективных форм

Популярным и полезным приемом является сокращение взрыва флективных форм (глаголы в разных временах, формы рода и т. д.) к общему слову, сохраняющему основное значение .Основные преимущества использования этой техники:

  • Используйте более короткий словарь, что сделает систему быстрее
  • В наборе данных будет больше общего слова, поэтому у нас будет больше примеров во время обучения

Для этого используются два основных метода: стемминг и лемматизация.

Stemming — это процесс усечения слов до общего корня с именем «основа» .

  • Все слова имеют один и тот же корень в качестве основы, но основой может быть слово из языка
  • Его легко вычислить, но его недостаток состоит в том, что в качестве основ получаются ненастоящие слова

Давайте посмотрим на пример основы, в которой основа все еще является реальным словом в языке ( «Connect» ):

Теперь мы увидим случай, когда основа не является словом ( «Amus» ):

Лемматизация состоит из приведения слов к их канонической, словарной или цитируемой форме, называемой «леммой» .

  • Слова могут иметь или не иметь общий корень с леммой, но лемма является реальным словом
  • Обычно это более сложный процесс, так как для поиска лемм требуются большие базы данных или словари

См. следующий случай лемматизации, в котором слова с флексией делят корень с леммой ( «Play» ):

Наконец, мы увидим пример леммы ( «Go» ), не имеющей общего корня со словами с флексией:

2.

4. Строчные слова

Перевод словаря в нижний регистр обычно является хорошим способом значительно сократить его без потери смысла.

Однако, если к проблеме имеют отношение слова в верхнем регистре, мы не должны использовать эту оптимизацию.

2.5. Стратегии обработки неизвестных слов

Наиболее распространенные стратегии работы со словами вне словарного запаса (OOV):

  • Возникает ошибка: это означает остановку процесса, создание столбца для этого слова и повторный запуск
  • Игнорировать слово: относиться к нему как к стоп-слову
  • Создайте специальное слово для неизвестных значений: мы создадим слово « UNK » («U неизвестно» ), и каждое слово OOV будет считаться этим словом

2.6. Плюсы и минусы

Недостатки:

  • Чрезвычайно большие и разреженные векторы: мы могли бы легко работать со 100 миллионами размерных векторов на слово
  • Отсутствие геометрических свойств: похожие слова не имеют более близких векторов в пространстве

Преимущества:

  • Прямой подход
  • Быстрота вычислений
  • Простота вычислений по кластеру распределенным способом
  • Высокая интерпретируемость

3.

Вложения слов

3.1. Описание

Вложения

Word — это просто векторов действительных чисел, представляющих слова .

Обычно они охватывают контекст слова, семантическое сходство и связь с другими словами.

3.2. Вложения Арифметика

Одна из самых крутых особенностей встраивания слов заключается в том, что мы можем применять к ним семантическую арифметику.

Давайте посмотрим на отношения между векторами встраивания слов:

Мы можем заметить на графике Мужчина-Женщина, что расстояние между «король» и «мужчина» очень похоже на расстояние между «королева» и «женщина» .Эта разница соответствовала бы понятию «роялти» :

.

Мы могли бы даже аппроксимировать вектор для «короля» , применяя следующие операции:

Эта способность выражать арифметически и геометрически семантические понятия делает встраивание слов особенно полезным в машинном обучении.

3.3. Плюсы и минусы

Недостатки встраивания Word:

  • Для них требуется много обучающих данных по сравнению с однократными векторами
  • Они медленнее вычисляют
  • Низкая интерпретируемость

Их преимущества:

  • Сохранение семантических и синтаксических отношений
  • Мы можем измерить, насколько два слова близки по смыслу
  • Мы можем применить векторную арифметику

4.Word2vec

Теперь давайте изучим один из самых популярных методов создания вложений слов: Word2vec.

Ключевой концепцией для понимания того, как это работает, является дистрибутивная гипотеза в лингвистике: « слов, которые используются и встречаются в одном и том же контексте, имеют тенденцию иметь схожие значения ».

В Word2vec есть два метода поиска вектора, представляющего слово:

  • Continuous Bag Of Words (CBOW) : модель предсказывает текущее слово на основе слов окружающего контекста
  • Непрерывная пропускная грамма : модель использует текущее слово для прогнозирования слов окружающего контекста

Архитектура представляет собой очень простую неглубокую нейронную сеть с тремя слоями: входной (один горячий вектор), скрытый (с N единицами по нашему выбору) и выходной (один горячий вектор).

Обучение минимизирует разницу между ожидаемыми выходными векторами и прогнозируемыми, оставляя в качестве побочного продукта вложения в матрицу весов (выделено красным):

Итак, у нас будет две матрицы весов: Матрица между входным и скрытым слоями и Матрица между скрытым и выходным слоями.

После обучения матрица с размером будет иметь по одному столбцу на слово, которые являются вложениями для каждого слова.

4.1. Архитектура CBOW:

Вся концепция CBOW заключается в том, что мы знаем контекст слова (окружающие слова), и наша цель — предсказать это слово.

Например, представьте, что мы тренируемся с прежним текстом:

 Джон любит смотреть фильмы. Мэри тоже любит кино. 
 

, и мы решили использовать окно 3 (это означает, что мы выберем одно слово перед целевым словом и одно слово после него).

Вот учебные примеры, которые мы бы использовали:

 Джон ____ to (Ожидаемое слово: "нравится")

любит ____ смотреть (ожидаемое слово: "to")

к ____ фильмам (ожидаемое слово: "смотреть")

. ..

все закодированы как горячие векторы:

Затем мы обучим эту сеть как любой другой нейронный классификатор и получим наши вложения слов в матрицу весов.

4.2. Архитектура Skip-Gram:

Единственная разница в этом подходе заключается в том, что мы будем использовать слово в качестве входных данных и контекст (окружающие слова) в качестве выходных данных (прогнозы).

Таким образом, мы сгенерируем следующие примеры:

 "лайков" (ожидаемый контекст: ["Джон", "кому"])
"to" (ожидаемый контекст: ["лайки", "смотреть"])
"смотреть" (ожидаемый контекст: ["в", "фильмы"])
... 

Который выражается в виде однократных векторов, будет выглядеть так:

4.3. Практический совет

  • Подвыборка: очень часто встречающиеся слова могут подвергаться подвыборке для увеличения скорости обучения
  • Размерность: Качество встраивания слов увеличивается со скрытыми размерами, но через некоторое время оно снижается. Типичные значения скрытых размеров находятся в диапазоне: 100-1000, очень популярны вложения размером 100, 200 и 300
  • .
  • Контекстное окно: согласно примечанию авторов, рекомендуемое значение 10 для скип-граммы и 5 для CBOW
  • Пользовательские домены. Несмотря на наличие большого количества предварительно обученных вложений, доступных бесплатно, мы можем решить обучить пользовательское встраивание для определенного домена, чтобы оно лучше отражало природу нашей текстовой семантики и синтаксических отношений, улучшая производительность нашей системы
  • .

5.Другие методы встраивания слов

5.1. ПЕРЧАТКА

Вложения

GloVe связаны с вероятностью того, что два слова появятся вместе. Или проще говоря: 90 319 вложений похожи, когда их слова часто встречаются вместе 90 320 .

Плюсы:

  • Время обучения короче, чем Word2vec
  • Некоторые тесты показывают, что он лучше справляется с задачами семантической связанности

Минусы:

  • Требуется больший объем памяти, что может быть проблемой при использовании больших корпусов

5.

2. Фасттекст

fastText — это расширение Word2vec, состоящее из использования n-граммов символов вместо целых слов .

Плюсы:

  • Позволяет обучать вложения на небольших наборах данных
  • Помогает уловить значение более коротких слов и позволяет понять суффиксы и префиксы
  • Хорошее обобщение неизвестных слов

Минусы:

  • Это медленнее, чем Word2vec, так как каждое слово создает много n-грамм
  • Требования к памяти больше
  • Выбор «н» ключ

5.3. ЭЛМО

ELMo решает проблему наличия слова с разными значениями в зависимости от предложения .

Рассмотрим семантическое различие слова «камера» в: «Он ходил в тюрьму камера со своим телефоном» и «Он ходил сдавать образцы крови камеры ».

Плюсы:

  • Учитывается порядок слов
  • Значение слова представлено более точно

Минусы:

  • Нам нужна модель, которую мы использовали для обучения векторов, также после обучения, поскольку модели генерируют векторы для слова на основе контекста

5.

4. Другие методы

Есть несколько дополнительных техник, которые не так популярны:

6. Заключение

В этом уроке мы изучили два основных подхода к созданию векторов из слов: горячие векторы и встраивания слов, а также основные методы их реализации.

Мы также рассмотрели плюсы и минусы этих техник, так что теперь мы готовы с умом применять их в реальной жизни.

Авторы Внизу

Если у вас есть несколько лет опыта работы в области компьютерных наук или исследований, и вы хотите поделиться этим опытом с сообществом, ознакомьтесь с нашим Руководством по участию .

Различные методы представления слов в виде векторов (Word Embeddings) | by Karan Bhanot

От Count Vectorizer до Word2Vec

Фото Romain Vignes на Unsplash

В настоящее время я работаю над проектом по анализу настроений в Твиттере. Читая о том, как я могу вводить текст в свою нейронную сеть, я понял, что должен преобразовывать текст каждого твита в вектор заданной длины. Это позволит нейронной сети тренироваться на твитах и ​​правильно изучать классификацию настроений.

Итак, я записал, чтобы тщательно проанализировать различные подходы, которые я могу использовать для преобразования текста в векторы, обычно называемые встраиванием Word.

Встраивание слов — это собирательное название набора методов языкового моделирования и изучения признаков в обработке естественного языка (NLP), где слова или фразы из словаря сопоставляются с векторами действительных чисел. — Wikipedia

В этой статье я рассмотрю следующие методы встраивания слов:

  1. Векторизатор счета
  2. Векторизатор TF-IDF
  3. Векторизатор хеширования
  4. Word2Vec

0 Я применю каждую из этих техник и пойму, как они работают.Для каждого из методов я буду использовать только строчные буквы.

Фото Стива Джонсона на Unsplash

Самый простой способ конвертировать текст в вектор — использовать векторизатор счета.

Шаг 1: Определите уникальные слова в полных текстовых данных. В нашем случае список выглядит следующим образом (17 слов):

 ['завершился', 'все', 'поле', 'футбол', 'игра', 'он', 'в', 'есть', ' это', 'играть', 'дождь', 'бежать', 'начал', 'то', 'в направлении', 'было', 'пока'] 

Шаг 2: Для каждого предложения мы создадим массив нулей той же длины, что и выше (17)

Шаг 3: Взяв каждое предложение по одному, мы прочитаем первое слово, найдем его общее количество в предложении.Как только у нас будет количество раз, которое оно появляется в этом предложении, мы определим положение слова в списке выше и заменим тот же ноль на это количество в этой позиции. Это повторяется для всех слов и для всех предложений

Пример

Возьмем первое предложение, Он играет в поле. Его вектор равен [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] .

Первое слово He . Общее количество в предложении равно 1.Кроме того, в приведенном выше списке слов его позиция находится на 6-м месте от начала (все в нижнем регистре). Я просто обновлю его вектор, и теперь он будет:

 [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] 

Учитывая второе слово, которое равно , вектор принимает вид:

 [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 , 0] 

Точно так же я обновлю остальные слова, и векторное представление для первого предложения будет:

 [0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0] 

То же самое будет повторяться и для всех остальных предложений.

Code

sklearn предоставляет метод CountVectorizer() для создания этих вложений слов. После импорта пакета нам просто нужно применить fit_transform() к полному списку предложений, и мы получим массив векторов каждого предложения.

Вывод в приведенном выше списке показывает векторное представление каждого предложения.

Photo by Devin Avery on Unsplash

Хотя Count Vectorizer преобразует каждое предложение в отдельный вектор, он не учитывает важность слова в полном списке предложений.Например, He состоит из двух предложений и не дает никакой полезной информации для их различения. Таким образом, он должен иметь меньший вес в общем векторе предложения. Именно здесь на сцену выходит векторизатор TF-IDF.

TF-IDF состоит из двух частей:

  1. TF (частота терминов) — определяется как количество раз, которое слово встречается в данном предложении.
  2. IDF (обратная частота документа) — Определяется как логарифм по основанию e числа всех документов, деленного на документы, в которых встречается слово.

Шаг 1: Определите уникальные слова в полных текстовых данных. В нашем случае список выглядит следующим образом (17 слов):

 ['завершился', 'все', 'поле', 'футбол', 'игра', 'он', 'в', 'есть', ' it', 'playing', 'raining', 'running', 'started', 'the', 'towards', 'was', 'while'] 

Шаг 2: Для каждого предложения мы создадим массив нулей той же длины, что и выше (17)

Шаг 3: Для каждого слова в каждом предложении мы вычислим значение TF-IDF и обновим соответствующее значение в векторе этого предложения

Пример

Сначала мы определим массив нулей для всех 17 уникальных слов во всех вместе взятых предложениях.

 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] 

Я возьму слово он в первое предложение, Он играет на поле и примените для этого TF-IDF. Затем значение будет обновлено в массиве для предложения и повторено для всех слов.

 Всего документов (N): 4 
Документов, в которых слово встречается (n): 2
Количество раз, когда слово встречается в первом предложении: 1
Количество слов в первом предложении: 6Term Frequency(TF) = 1Inverse Частота документа (IDF) = log(N/n)
= log(4/2)
= log(2) Значение TF-IDF = 1 * log(2)
= 0.69314718

Обновленный вектор:

 [0, 0, 0, 0, 0, 0,69314718, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] 

То же самое будет повторяться для всех остальных слов. Однако некоторые библиотеки могут использовать другие методы для вычисления этого значения. Например, sklearn вычисляет обратную частоту документа как:

 IDF = (log(N/n)) + 1 

Таким образом, значение TF-IDF будет следующим:

 Значение TF-IDF = 1 * ( log(4/2) + 1) 
= 1 * (log(2) + 1)
= 1,69314718

Повторяющийся процесс будет представлять вектор для первого предложения как:

 [0, 0, 1. 69314718, 0, 0, 1.69314718, 1.69314718, 1.69314718, 1.69314718, 0, 1.69314718, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0] 

Код

Sklearn обеспечивает метод TFIDFVectorizer для расчета TF-IDF значения. Тем не менее, он применяет к нему нормализацию l2 , которую я бы проигнорировал, используя значение флага None и оставил флаг smooth_idf как false, поэтому описанный выше метод используется им для расчета IDF.

Вывод в приведенном выше списке показывает векторное представление каждого предложения.

Photo by Nick Hillier on Unsplash

Этот векторизатор очень удобен, так как позволяет нам преобразовывать любое слово в его хэш и не требует генерации какого-либо словаря.

Шаг 1: Определите размер вектора, создаваемого для каждого предложения

Шаг 2: Примените алгоритм хеширования (например, MurmurHash) к предложению

Шаг 3: Повторите шаг 2 для всех предложений

Код

Поскольку процесс представляет собой простое применение хэш-функции, мы можем просто взглянуть на код. Я буду использовать метод HashingVectorizer из sklearn . Нормализация будет удалена, установив для нее значение none. Учитывая, что для обоих описанных выше методов векторизации у нас было 17 столбцов в каждом векторе, я также установлю здесь число признаков 17.

Это сгенерирует необходимый вектор значений хеширования.

Photo by Mahesh Ranaweera on Unsplash

Это набор моделей нейронных сетей, предназначенных для представления слов в векторном пространстве.Эти модели очень эффективны и эффективны для понимания контекста и отношений между словами. Похожие слова располагаются близко друг к другу в векторном пространстве, а разнородные — далеко друг от друга.

Он настолько изумительно представляет слова, что даже может идентифицировать ключевые отношения, такие как:

 Король - Мужчина + Женщина = Королева 

Он способен расшифровать то, что Мужчина для Короля, Женщина для Королева. Соответствующие отношения могут быть идентифицированы с помощью этих моделей.

В этом классе есть две модели:

  1. CBOW (непрерывный пакет слов): Нейронная сеть просматривает окружающие слова (скажем, 2 слева и 2 справа) и предсказывает слово, которое находится между
  2. Skip-grams: Нейронная сеть принимает слово и затем пытается предсказать окружающие слова

Нейронная сеть имеет один входной слой, 1 скрытый слой и 1 выходной слой для обучения на данных и построить векторы.Поскольку это базовые функции работы нейронной сети, я пропущу пошаговый процесс.

Код

Для реализации модели word2vec я буду использовать библиотеку gensim , которая предоставляет множество функций в модели, таких как поиск лишнего, наиболее похожие слова и т. д. предложения, поэтому я делаю то же самое. Затем токенизированные предложения передаются модели. Я установил размер вектора равным 2, окно равным 3, что определяет расстояние, до которого нужно смотреть, а sg = 0 использует модель CBOW.

Я использовал метод наиболее_похожих , чтобы найти все слова, похожие на слово футбол , а затем распечатать наиболее похожие. Для разных тренировок мы получим разные результаты, но в последнем случае я попытался получить наиболее похожее слово на игра . Набор данных здесь состоит всего из 4 предложений. Если мы увеличим то же самое, нейронная сеть сможет лучше находить отношения.

Вот и все. Мы рассмотрели 4 способа встраивания слов и то, как мы можем использовать код для их реализации.Если у вас есть какие-либо мысли, идеи и предложения, поделитесь и дайте мне знать. Спасибо за прочтение!

Векторы слов для 157 языков · fastText

Мы распространяем предварительно обученные векторы слов для 157 языков, обученные на Common Crawl и Wikipedia с использованием fastText. Эти модели были обучены с использованием CBOW с позиционными весами размерности 300, с символьными n-граммами длины 5, окном размера 5 и 10 отрицаниями. Мы также распространяем три новых набора данных аналогий слов для французского, хинди и польского языков.

Загрузка напрямую из командной строки или из Python

Для загрузки из командной строки или из кода Python необходимо установить пакет Python, как описано здесь.

  $ ./download_model.py en 
Загрузка https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/vectors-crawl/cc.en.300.bin.gz
(19,78%) [======== =>]

После завершения загрузки используйте модель как обычно:

  $ ./fasttext nn cc.en.300.bin 10 
Слово запроса?
  >>> import fasttext.util 
>>> fasttext.util.download_model('en', if_exists='ignore')
>>> ft = fasttext.load_model('cc.en.300.bin')

Адаптировать размер

Предварительно обученные векторы слов, которые мы распространяем, имеют размерность 300. Если вам нужен меньший размер, вы можете использовать наш редуктор размерности. Чтобы использовать эту функцию, вы должны установить пакет python, как описано здесь.

Например, чтобы получить векторы размерности 100:

  $ ./reduce_model.py cc.en.300.bin 100 
Загрузка модели
Уменьшение размеров матрицы
Сохранение модели
cc.en.100.bin сохранено

Затем вы можете использовать файл модели cc.en.100.bin как обычно.

  >>> import fasttext 
>>> import fasttext.util
>>> ft = fasttext.load_model('cc.en.300.bin')
>>> ft.get_dimension()
300
>>> быстрый текст.util.reduce_model(ft, 100)
>>> ft.get_dimension()
100

Затем вы можете использовать объект модели футов как обычно:

  >>> ft.get_word_vector('привет').shape 
(100,)
>>> ft.get_nearest_neighbors('привет')
[(0.775576114654541, u'heyyyy'), (0.76862

4

9, 0.76862

9, ), (0,7663413286209106, u'hello-'), (0,7579624056816101, u'heyyyyy'), (0,7495524287223816, u'allo'), (0,7473770380020142, u'. hello'), (0.74072

609253, u'Hiiiii'), (0.7402616739273071, u'hellooo'), (0.7399682402610779, u'hello.'), (0.7396857738494873, u'Heyyyy')]

0

или сохраните для дальнейшего использования:

  >>> ft.save_model('cc.en.100.bin') 

Формат

Векторы слов доступны как в двоичном, так и в текстовом формате.

Используя бинарные модели, векторы для слов, не входящих в словарь, можно получить с помощью

  $ ./fasttext print-word-vectors вики.it.300.bin < oov_words.txt
  

, где файл oov_words.txt содержит слова, не входящие в словарь.

В текстовом формате каждая строка содержит слово, за которым следует его вектор. Каждое значение отделено пробелом, а слова отсортированы по частоте в порядке убывания. Эти текстовые модели можно легко загрузить в Python, используя следующий код:

.
  импорт ио

деф load_vectors (fname):
    fin = io.open(fname, 'r', encoding='utf-8', новая строка='\n', errors='игнорировать')
    n, d = map(int, fin. readline().split())
    данные = {}
    для линии в плавнике:
        токены = line.rstrip().split(' ')
        данные [токены [0]] = карта (число с плавающей запятой, токены [1:])
    возвращаемые данные
  

Токенизация

Мы использовали сегментатор слов Stanford для китайского языка, Mecab для японского языка и UETsegmenter для вьетнамского языка. Для языков, использующих латиницу, кириллицу, иврит или греческий алфавит, мы использовали токенизатор из инструментов предварительной обработки Europarl . Для остальных языков мы использовали токенизатор ICU.

Дополнительную информацию об обучении этих моделей можно найти в статье Изучение векторов слов для 157 языков .

Лицензия

Векторы слов распространяются по лицензии Creative Commons Attribution-Share-Alike 3.0 .

Каталожные номера

Если вы используете эти векторы слов, пожалуйста, укажите следующую статью:

E. Grave*, P. Bojanowski*, P. Gupta, A. Joulin, T. Mikolov, Изучение векторов слов для 157 языков

  @inproceedings{grave2018learning,
  title={Изучаем векторы слов для 157 языков},
  author={Грейв, Эдуард и Бояновский, Петр и Гупта, Прахар и Жулен, Арманд и Миколов, Томас},
  booktitle={Материалы Международной конференции по языковым ресурсам и оценке (LREC 2018)},
  год = {2018}
}
  

Оценочные наборы данных

Наборы данных для оценки аналогий, описанные в статье, доступны здесь: французский, хинди, польский.

Модели

Модели можно скачать с:

018 : bin text 0, норвежский 8
Албаниан: Bin, Text Alemannic: Bin, Text
Amharic: Bin, Text Арабский Арабский: Bin, Text Aragonese: bin, текст
армян: bin, текст assamese: bin, текст амуриана: bin, текст
азербайджанцы: bin, текст башкир: bin, текст баск: bin, текст
Баварский: bin, текст Беларусь: bin, текст bengali: bin, текст
bihari: bin, текст бишнуприятия Манипури: bin, текст боснийцев: bin, текст
Бретонский: bin, text Болгарский: bin, text Бирманский: bin, text
Каталонский: bin, text Себуанский: bin, text Центральный Биколано: bin, text
Чечен: bin, текст китайский: bin, текст chuvash: bin, текст
Corsican: Bin, текст Corsican: Bin, Text чешский: bin, текст
датский : bin, text Дивехи: bin, text Голландский: bin, text
Восточный панджаби: bin, text Египетский арабский: bin, text Emilian-Romagnol: bin, text 88 English

8

8 bin, text

8 : bin, текст

erzya: bin, текст эсперанто: bin, текст
эстон: bin, текст fiji хинди: bin, текст финских: bin, текст
французский: bin, Text Галицкий: bin, текст Грузии: bin, текст
Goan, Text Goan Konkani: Bin, Text Греча: Bin, Text
Gujarati: Bin, текст Гаитянский: bin, te XT иврит: Bin, Text
Hill Mari: Bin, Text Hindi: Bin, Text Венгерский: Bin, Text
Icelandic: Bin, Text IDO: Bin, текст Илокано: bin, text
Индонезийский: bin, text Интерлингва: bin, text Ирландский: bin, text
Итальянский: bin, text
Итальянский: bin, text Японский: 0bin, text 08 bin, text Текст
Kannada: Bin, Text Kapampangan: Bin, Text Казахстан: Bin, Text
Khmer: Bin, Text Kirghiz: Bin, Text Корейский: Bin, Text
Курдский (курманджи): bin, текст Курдский (сорани): bin, текст Латинский: bin, текст
Латышский: bin, текст Лимбургский: bin, текст Литовский текст
Лом bard: bin, текст низкий саксон: bin, текст люксембургиш: bin, текст
Македонский: bin, текст maithili: bin, текст малагасий: bin, текст
Malay: bin , текст малаялам: bin, текст мальтийцы: bin, текст
manx: bin, текст маратхи: bin, текст mazandarani: bin, текст
луг Mari: bin, текст Minangkabau: Bin, Text MINGRELIAN: BIN, TECK
Mirandese: Bin, Text Mongolian: Bin, Text Nahuatl: Bin, Text
Neapolitan: Bin, Text Nepali: Bin , текст Невар: bin, текст
Северо-фризский: bin, текст Северный сото: bin, текст Норвежский (букмол): bin, текст
О CCITAN: BIN, Текст Оря: Bin, Text
Ossetian: Bin, Text Palatine Немецкий: Bin, Text Pashto: Bin, Text
Персидский: Bin, Text Piedmontese: Bin , текст польский: bin, текст
португальцев: bin, текст quechua: bin, текст румын: bin, текст
Romansh: bin, текст русский: bin, текст Саха: bin, текст
санскрит: bin, текст сардин: bin, текст шотландки: bin, текст
Scottish Gaealic: bin, текст сербьян: bin, текст серб-хор : bin, текст
Сицилиан: bin, текст sindhi: bin, текст sinhalese: bin, text
slovak: bin, text словенцы: bin, текст сомалинг: bin, текст
Южный Азербайджанский: Bin, Text Испании: Bin, Text Sundanese: Bin, Text
Swahili: Bin, Text Swedish: Bin, Text Tagalog: Bin, Text
Таджик : bin, text Тамильский: bin, text Татарский: bin, text
Телугу: bin, text Тайский: bin, text Тибетский: bin, text

9 0bin, text

8 8 Турецкий: bin, text
Туркмен: bin, текст украинский: bin, текст
верхний сорбиан: bin, текст урду: bin, текст Uyghur: bin, текст
узбек: bin, текст венециан : bin, text Вьетнамский: bin, text
Volapük: bin, text Walloon: bin, text Waray: bin, text
Welsh: 0 bin, text Welsh: 0 bin, text 0 текст Запад Фризан: bin, текст
Western Punjabi: bin, текст yiddish: bin, текст yoruba: bin, текст
zazaki: bin, текст Zeelandic: Bin, текст

Вложения слов  | Текст  | ТензорФлоу

Этот учебник содержит введение в встраивание слов. Вы будете обучать свои собственные вложения слов, используя простую модель Keras для задачи классификации настроений, а затем визуализировать их в Embedding Projector (показано на изображении ниже).

Представление текста в виде чисел

Модели машинного обучения используют векторы (числовые массивы) в качестве входных данных. При работе с текстом первое, что вы должны сделать, — это придумать стратегию преобразования строк в числа (или «векторизации» текста) перед его передачей в модель. В этом разделе вы рассмотрите три стратегии для этого.

Однократное кодирование

В качестве первой идеи вы могли бы "горячим" кодировать каждое слово в вашем словаре. Рассмотрим предложение «Кошка села на коврик». Словарный запас (или уникальные слова) в этом предложении: (кот, коврик, на, сидел, тот). Для представления каждого слова вы создадите нулевой вектор с длиной, равной словарному запасу, а затем поместите единицу в индекс, соответствующий слову. Этот подход показан на следующей диаграмме.

Чтобы создать вектор, содержащий кодировку предложения, вы можете затем соединить горячие векторы для каждого слова.

Ключевой момент: Этот подход неэффективен. Вектор с горячим кодированием является разреженным (это означает, что большинство индексов равны нулю). Представьте, что в вашем словарном запасе 10 000 слов. Для горячего кодирования каждого слова вы должны создать вектор, в котором 99,99% элементов равны нулю.

Кодировать каждое слово уникальным номером

Второй подход, который вы можете попробовать, заключается в кодировании каждого слова уникальным номером. Продолжая приведенный выше пример, вы можете присвоить 1 «кошке», 2 «коврику» и так далее. Затем вы можете закодировать предложение «Кошка сидела на коврике» как плотный вектор, например [5, 1, 4, 3, 5, 2].Этот подход эффективен. Вместо разреженного вектора теперь у вас плотный (где все элементы заполнены).

Однако у этого подхода есть два недостатка:

  • Целочисленное кодирование является произвольным (оно не фиксирует отношения между словами).

  • Целочисленное кодирование может быть сложным для интерпретации моделью. Например, линейный классификатор изучает один вес для каждой функции. Поскольку нет никакой связи между сходством любых двух слов и сходством их кодировок, эта комбинация весовых характеристик не имеет смысла.

Вложения слов

Вложения

слов дают нам способ использовать эффективное, плотное представление, в котором похожие слова имеют аналогичную кодировку. Важно отметить, что вам не нужно указывать эту кодировку вручную. Вложение — это плотный вектор значений с плавающей запятой (длина вектора — это параметр, который вы указываете). Вместо того, чтобы указывать значения для встраивания вручную, они являются обучаемыми параметрами (веса, полученные моделью во время обучения, точно так же, как модель изучает веса для плотного слоя). Обычно можно увидеть вложения слов, которые являются 8-мерными (для небольших наборов данных) и до 1024-мерными при работе с большими наборами данных. Встраивание более высокого размера может фиксировать тонкие отношения между словами, но для изучения требуется больше данных.

Выше приведена схема встраивания слова. Каждое слово представлено в виде 4-мерного вектора значений с плавающей запятой. Другой способ представить вложение - это "таблица поиска". После того, как эти веса будут изучены, вы можете закодировать каждое слово, найдя плотный вектор, которому оно соответствует в таблице.

Настройка

  импорт ио
импорт ОС
импортировать повторно
импортный шутил
строка импорта
импортировать тензорный поток как tf

из tensorflow.keras импортировать последовательно
из tensorflow.keras.layers импортировать Dense, Embedding, GlobalAveragePooling1D
из tensorflow.keras.layers импортировать TextVectorization
  

Загрузить набор данных IMDb

В учебном пособии вы будете использовать большой набор данных просмотра фильмов. Вы будете обучать модель классификатора настроений на этом наборе данных и в процессе изучать вложения с нуля.Чтобы узнать больше о загрузке набора данных с нуля, см. учебник по загрузке текста.

Загрузите набор данных с помощью файловой утилиты Keras и просмотрите каталоги.

  url = "https://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/aclImdb_v1.tar.gz"

набор данных = tf.keras.utils.get_file("aclImdb_v1.tar.gz", URL,
                                  untar=Истина, cache_dir='.',
                                  cache_subdir='')

dataset_dir = os.path.join (os.path.dirname (набор данных), 'aclImdb')
Операционные системы.listdir (dataset_dir)
  
Загрузка данных с https://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/aclImdb_v1.tar.gz
84131840/84125825 [==============================] - 7 с 0 мкс/шаг
84140032/84125825 [==============================] - 7 с 0 мкс/шаг
['тест', 'imdb. vocab', 'imdbEr.txt', 'поезд', 'README']
 

Взгляните на каталог поездов /. Он имеет папки pos и neg с обзорами фильмов, помеченными как положительные и отрицательные соответственно.Вы будете использовать обзоры из папок pos и neg для обучения модели бинарной классификации.

  train_dir = os.path.join (dataset_dir, 'поезд')
os.listdir(train_dir)
  
['urls_pos.txt',
 'urls_unsup.txt',
 'urls_neg.txt',
 'поз',
 'отказ',
 'unsupBow.feat',
 'нег',
 'labeledBow.feat']
 

В каталоге train также есть дополнительные папки, которые следует удалить перед созданием набора данных для обучения.

  remove_dir = ОС. path.join (train_dir, 'unsup')
Shutil.rmtree(remove_dir)
  

Затем создайте tf.data.Dataset , используя tf.keras.utils.text_dataset_from_directory . Вы можете узнать больше об использовании этой утилиты в этом учебнике по классификации текста.

Используйте каталог train для создания наборов данных для обучения и проверки с 20-процентным разделением для проверки.

  размер_пакета = 1024
семя = 123
train_ds = tf.keras.utils.text_dataset_from_directory(
    'aclImdb/train', batch_size=batch_size, validation_split=0.2,
    подмножество = «обучение», семя = семя)
val_ds = tf.keras.utils.text_dataset_from_directory(
    'aclImdb/train', batch_size=batch_size, validation_split=0,2,
    подмножество = «проверка», семя = семя)
  
Найдено 25000 файлов, принадлежащих 2 классам. 
Использование 20000 файлов для обучения.
Найдено 25000 файлов, принадлежащих 2 классам.
Использование 5000 файлов для проверки.
 

Взгляните на несколько обзоров фильмов и их метки (1: положительный, 0: отрицательный) из набора данных поезда.

  для text_batch, label_batch в train_ds.взять (1):
  для я в диапазоне (5):
    print(label_batch[i].numpy(), text_batch.numpy()[i])
  
0 b"Боже мой! Пожалуйста, ради всего святого, не смотрите этот фильм! Это 82 минуты моей жизни, которые я никогда не верну. Конечно, я мог бы перестать смотреть на полпути. Но я думал, что это может стать лучше. Это не так. Любой, кому действительно понравился этот фильм, является серьезно больным и извращенным человеком. Неудивительно, что мы, австралийцы / новозеландцы, имеем ужасную репутацию, когда дело доходит до создания фильмов.Ужасно в этом фильме все, от актерской игры до монтажа.  Обычно я даже не пишу здесь отзывы, но в данном случае сделаю исключение. Я только хотел бы, чтобы кто-то предупредил меня, прежде чем я нанял эту катастрофу».
1 b'Этот фильм ОООЧЕНЬ смешной!!! Актерская игра ЗАМЕЧАТЕЛЬНА, Ramones сексуальны, шутки тонкие, а сюжет — именно то, что каждый старшеклассник мечтает сделать со своей школой. Мне очень понравился саундтрек, а также тщательно продуманный цинизм. Если вам нравится Монти Пайтон, вам понравится этот фильм.Этот фильм немного "смазан" (без всех надоедливых песен). Песни, которые поются, симпатичны; вы даже можете обнаружить, что поете эти песни, когда фильм закончится. Этот мюзикл занимает для меня второе место среди мюзиклов (второе после братьев блюз). Но, пожалуйста, не думайте об этом, как о мюзикле; видя, насколько симпатичны песни, трудно сказать, что происходит тщательно поставленная сцена. Я думаю, что этот фильм больше похож на комедию с оттенком романтики. Вам напомнят, каково это быть мятежным подростком; Излишне говорить, что после просмотра этого фильма вы будете вспоминать свои старые школьные годы. Настоятельно рекомендуется как для семьи (поскольку это очень юношеское, так и для взрослых, так как есть много шуток, которые становятся смешнее с возрастом и опытом).
0 b"Алекс Д. Линц заменяет Маколея Калкина в качестве центральной фигуры в третьем фильме империи «Один дома». Четыре промышленных шпиона приобретают компьютерный чип системы наведения ракет и провозят его контрабандой через аэропорт в игрушечной машине с дистанционным управлением. Из-за багажа Путаница, ворчливая миссис Хесс (Мэриан Селдес) берет машину и отдает ее своему соседу Алексу (Линц) как раз перед тем, как появляются шпионы.Шпионы арендуют дом, чтобы ограбить каждый дом в округе, пока не найдут машину. Дома один с ветряной оспой, Алекс звонит в 911 каждый раз, когда замечает кражу, но шпионам всегда удается ускользнуть от полиции, в то время как Алекса обвиняют в звонках-розыгрышах. Шпионы, наконец, обращают свое внимание на Алекса, не подозревая, что он соорудил ловушку для всего своего дома. «Один дома 3» не был ужасен, но, вероятно, его не стоило снимать, вы не можете просто заменить Маколея Калкина, Джо Пеши или Дэниела Стерна. В «Один дома 3» было несколько забавных моментов, но я не люблю, когда в сериале меняют персонажей, смотрите на свой страх и риск».
0 b"Здесь скрывается хороший фильм, но это не он. Основная идея состоит в том, чтобы исследовать моральные проблемы, с которыми столкнется группа молодых людей, переживших апокалипсис. Но логика настолько запутана, что ее невозможно понять. Примите участие.

Например, четыре наших героя (по вполне понятным причинам) параноидально боятся заразиться таинственной воздушно-капельной инфекцией, которая уничтожила практически все человечество.Тем не менее, иногда они носят хирургические маски, а иногда нет. Иногда они фанатично протирают отбеливателем любую область, к которой прикоснулся зараженный человек. В других случаях они кажутся совершенно равнодушными.

Хуже того, прожив несколько недель или месяцев в этом новом мире «убей или будь убитым», эти люди постоянно ведут себя как полные новички. Они не утруждают себя приобретением подходящего снаряжения или еды. У них вечно кончается топливо в глуши. Они не принимают элементарных мер предосторожности при встрече с незнакомцами.А пробравшись сквозь гниющие трупы всей человеческой расы, они брезгливы, как приютившиеся дебютантки. Вы должны постоянно задаваться вопросом, как они могли выжить так долго... и даже если бы они выжили, почему кто-то захотел бы снять о них фильм.

Так что, когда эти слабаки перестанут мучиться моральным размеры их действий, невозможно серьезно относиться к их переоценке ценностей. Их действия сначала должны иметь какой-то минимальный смысл.

Помимо всего этого, мы должны бороться с сомнительными актерскими способностями Криса Пайна.Его изображение высокомерного молодого Джеймса Т. Кирка могло показаться проницательным, если рассматривать его отдельно. Но в «Перевозчиках» он играет точно на той же ноте: высокомерный и тупоголовый. Невозможно не подозревать, что это и есть весь его драматический диапазон.

С положительной стороны, фильм *выглядит* превосходно. У него чрезмерно резкий, насыщенный вид, который действительно подходит для региона юго-запада США. Но это не спасет ни по-настоящему слабого письма, ни тонких (и раздражающих) персонажей.Даже если вы поклонник жанра конца света, вы должны избавить себя от агонии просмотра «Перевозчиков». 0 b'Я видел этот фильм в настоящем кинотеатре (вероятно, в \\(2.00) с моим двоюродным братом и дядей. Нам было около 11 и 12 лет, я думаю, и мы действительно любили страшные фильмы. Я помню, как был взволнован, увидев это потому, что мой крутой дядя позволил нам выбрать фильм (и мы, вероятно, никогда не будем делать это снова!) и оооочень разочарованы потом!! Просто скучно и не страшно. Единственная искупительная вещь, которую я могу вспомнить, был Corky Pigeon из Silver Spoons, и что было не так уж здорово, просто кто-то, кого я узнал.Я и раньше видел плохие фильмы, и этот навсегда запомнился мне как худший. Это было из того, что я могу вспомнить, один из самых скучных, не страшных, отходов нашего коллектива \\)6, и отходов пленки. Я читал некоторые обзоры, в которых говорится, что его стоит посмотреть, и я говорю: «Слишком каждому свое», но я бы даже не стал заморачиваться. Даже не так уж плохо, это хорошо.

Настройка набора данных для повышения производительности

Это два важных метода, которые следует использовать при загрузке данных, чтобы убедиться, что ввод-вывод не блокируется.

.cache() сохраняет данные в памяти после их загрузки с диска. Это гарантирует, что набор данных не станет узким местом при обучении вашей модели. Если ваш набор данных слишком велик, чтобы поместиться в память, вы также можете использовать этот метод для создания производительного кэша на диске, который более эффективен для чтения, чем множество небольших файлов.

.prefetch() перекрывает предварительную обработку данных и выполнение модели во время обучения.

Дополнительные сведения об обоих методах, а также о том, как кэшировать данные на диск, см. в руководстве по производительности данных.

  АВТОНАСТРОЙКА = tf.data.АВТОНАСТРОЙКА

train_ds = train_ds.cache().prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)
val_ds = val_ds.cache().prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)
  

Использование слоя внедрения

Keras упрощает использование встраивания слов. Взгляните на слой Embedding.

Слой Embedding можно понимать как таблицу поиска, которая отображает целочисленные индексы (которые обозначают определенные слова) в плотные векторы (их вложения). Размерность (или ширина) встраивания — это параметр, с которым вы можете поэкспериментировать, чтобы увидеть, что хорошо подходит для вашей задачи, во многом так же, как вы экспериментируете с количеством нейронов в плотном слое.

  # Вставьте словарь из 1000 слов в 5 измерений.
embedding_layer = tf.keras.layers.Embedding(1000, 5)
  

Когда вы создаете слой Embedding, веса для внедрения инициализируются случайным образом (как и для любого другого слоя). Во время обучения они постепенно корректируются с помощью обратного распространения ошибки. После обучения изученные вложения слов будут примерно кодировать сходство между словами (так как они были изучены для конкретной проблемы, на которой обучается ваша модель).

Если вы передаете целое число в слой внедрения, результат заменяет каждое целое число вектором из таблицы внедрения:

  результат = embedding_layer(tf.константа ([1, 2, 3]))
результат.numpy()
  
массив([[ 0,01318491, -0,02219239, 0,024673, -0,03208025, 0,02297195],
       [-0,00726584, 0,03731754, -0,01209557, -0,03887399, -0,02407478],
       [0,04477594, 0,04504738, -0,02220147, -0,03642888, -0,04688282]],
      dtype=поплавок32)
 

Для задач с текстом или последовательностями уровень Embedding принимает двумерный тензор целых чисел формы (выборки, длина последовательности) , где каждая запись представляет собой последовательность целых чисел. Он может встраивать последовательности переменной длины.Вы можете передать в слой встраивания выше пакеты с формами (32, 10) (пакет из 32 последовательностей длиной 10) или (64, 15) (пакет из 64 последовательностей длиной 15).

Возвращенный тензор имеет на одну ось больше, чем входной, векторы встраивания выровнены по новой последней оси. Передайте ему входную партию (2, 3) , а на выходе (2, 3, N)

.
  результат = embedding_layer(tf.constant([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]))
результат.форма
  
Тензорформа([2, 3, 5])
 

При получении пакета последовательностей в качестве входных данных слой внедрения возвращает трехмерный тензор с плавающей запятой формы (выборки, длина последовательности, размерность_встраивания) . Для преобразования этой последовательности переменной длины в фиксированное представление существует множество стандартных подходов. Вы можете использовать слой RNN, Attention или объединение, прежде чем передавать его на плотный слой. В этом руководстве используется объединение в пул, поскольку оно является самым простым. Классификация текста с учебным пособием по RNN — хороший следующий шаг.

Предварительная обработка текста

Затем определите шаги предварительной обработки набора данных, необходимые для вашей модели классификации настроений. Инициализируйте слой TextVectorization с нужными параметрами для векторизации обзоров фильмов.Вы можете узнать больше об использовании этого слоя в учебнике по классификации текста.

  # Создайте пользовательскую функцию стандартизации для удаления HTML-тегов разрыва '
'. def custom_standardization (входные_данные): нижний регистр = tf. strings.lower(входные_данные) stripped_html = tf.strings.regex_replace (нижний регистр, '
', ' ') вернуть tf.strings.regex_replace (stripped_html, '[%s]' % re.escape(строка.пунктуация), '') # Размер словарного запаса и количество слов в последовательности.размер_слова = 10000 длина последовательности = 100 # Используйте слой векторизации текста для нормализации, разделения и преобразования строк в # целые числа. Обратите внимание, что слой использует пользовательскую стандартизацию, определенную выше. # Установите максимальную_длину последовательности, так как все сэмплы имеют разную длину. vectorize_layer = TextVectorization( стандартизировать = custom_standardization, max_tokens=vocab_size, output_mode = 'целое', output_sequence_length=последовательность_длина) # Создайте набор данных только для текста (без меток) и вызовите адаптацию для создания словаря.text_ds = train_ds.map (лямбда x, y: x) vectorize_layer.adapt (text_ds)

Создание модели классификации

Используйте Keras Sequential API для определения модели классификации настроений. В данном случае это модель стиля «Непрерывный мешок слов».

  • Слой TextVectorization преобразует строки в словарные индексы. Вы уже инициализировали vectorize_layer как слой TextVectorization и построили его словарь, вызвав адаптировать на text_ds .Теперь vectorize_layer можно использовать в качестве первого слоя вашей сквозной модели классификации, передавая преобразованные строки в слой Embedding.
  • Слой Embedding берет словарный запас в целочисленном кодировании и ищет вектор внедрения для каждого индекса слова. Эти векторы изучаются по мере обучения модели. Векторы добавляют измерение к выходному массиву. Результирующие размеры: (пакет, последовательность, встраивание) .

  • Слой GlobalAveragePooling1D возвращает выходной вектор фиксированной длины для каждого примера путем усреднения по измерению последовательности. Это позволяет модели обрабатывать ввод переменной длины самым простым способом.

  • Выходной вектор фиксированной длины передается через полносвязный ( Dense ) слой с 16 скрытыми элементами.

  • Последний слой тесно связан с одним выходным узлом.

Предостережение: В этой модели не используется маскирование, поэтому заполнение нулями используется как часть входных данных, поэтому длина заполнения может влиять на вывод.Чтобы исправить это, см. руководство по маскированию и заполнению.
  embedding_dim=16

модель = последовательный([
  векторизовать_слой,
  Встраивание (vocab_size, embedding_dim, name="embedding"),
  GlobalAveragePooling1D(),
  Плотный (16, активация = 'relu'),
  Плотный(1)
])
  

Скомпилируйте и обучите модель

Вы будете использовать TensorBoard для визуализации метрик, включая потери и точность. Создайте tf.keras.callbacks.TensorBoard .

  tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir="журналы")
  

Скомпилируйте и обучите модель с помощью оптимизатора Adam и потери BinaryCrossentropy .

  model.compile(optimizer='адам',
              потеря = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy (from_logits = True),
              метрики=['точность'])
  
  модель.подходит(
    поезд_дс,
    validation_data=val_ds,
    эпохи=15,
    callbacks=[tensorboard_callback])
  
Эпоха 1/15
20/20 [===============================] - 2 с 71 мс/шаг - потеря&двоеточие; 0.6910 - точность&двоеточие; 0,5028 - val_loss: 0,6878 - val_accuracy: 0,4886
Эпоха 2/15
20/20 [===============================] - 1 с 57 мс/шаг - потеря&двоеточие; 0,6838 - точность&двоеточие; 0,5028 - val_loss: 0,6791 - val_accuracy: 0,4886
Эпоха 3/15
20/20 [===============================] - 1 с 58 мс/шаг - потери&двоеточие; 0,6726 - точность&двоеточие; 0,5028 - val_loss: 0,6661 - val_accuracy: 0,4886
Эпоха 4/15
20/20 [===============================] - 1 с 58 мс/шаг - потери&двоеточие; 0. 6563 - точность&двоеточие; 0,5028 - val_loss: 0,6481 - val_accuracy: 0,4886
Эпоха 5/15
20/20 [===============================] - 1 с 58 мс/шаг - потери&двоеточие; 0,6343 - точность&двоеточие; 0,5061 - val_loss: 0,6251 - val_accuracy: 0,5066
Эпоха 6/15
20/20 [===============================] - 1 с 58 мс/шаг - потери&двоеточие; 0,6068 - точность&двоеточие; 0,5634 - val_loss: 0,5982 - val_accuracy: 0,5762
Эпоха 7/15
20/20 [===============================] - 1 с 58 мс/шаг - потери&двоеточие; 0.5752 - точность&двоеточие; 0,6405 - val_loss: 0.5690 - val_accuracy: 0,6386
Эпоха 8/15
20/20 [===============================] - 1 с 58 мс/шаг - потери&двоеточие; 0,5412 - точность&двоеточие; 0,7036 - val_loss: 0.5390 - val_accuracy: 0,6850
Эпоха 9/15
20/20 [===============================] - 1 с 59 мс/шаг - потеря&двоеточие; 0,5064 - точность&двоеточие; 0,7479 - val_loss: 0,5106 - val_accuracy: 0,7222
Эпоха 10/15
20/20 [===============================] - 1 с 59 мс/шаг - потеря&двоеточие; 0. 4734 - точность&двоеточие; 0,7774 - val_loss: 0,4855 - val_accuracy: 0,7430
Эпоха 11/15
20/20 [===============================] - 1 с 59 мс/шаг - потеря&двоеточие; 0,4432 - точность&двоеточие; 0,7971 - val_loss: 0.4636 - val_accuracy: 0,7570
Эпоха 12/15
20/20 [===============================] - 1 с 58 мс/шаг - потери&двоеточие; 0,4161 - точность&двоеточие; 0,8155 - val_loss: 0,4453 - val_accuracy: 0,7674
Эпоха 13/15
20/20 [===============================] - 1 с 59 мс/шаг - потеря&двоеточие; 0.3921 - точность&двоеточие; 0.8304 - val_loss: 0.4303 - val_accuracy: 0,7780
Эпоха 14/15
20/20 [===============================] - 1 с 61 мс/шаг - потери&двоеточие; 0,3711 - точность&двоеточие; 0.8398 - val_loss: 0.4181 - val_accuracy: 0,7884
Эпоха 15/15
20/20 [===============================] - 1 с 58 мс/шаг - потери&двоеточие; 0,3524 - точность&двоеточие; 0,8493 - val_loss: 0.4082 - val_accuracy: 0,7948

 

При таком подходе точность проверки модели достигает около 78 % (обратите внимание, что модель переоснащается, поскольку точность обучения выше).

Примечание: Ваши результаты могут немного отличаться, в зависимости от того, как веса были случайным образом инициализированы перед обучением слоя внедрения.

Вы можете просмотреть сводку модели, чтобы узнать больше о каждом уровне модели.

  модель.резюме()
  
Модель&двоеточие; "последовательный"
_________________________________________________________________
 Слой (тип) Выходная форма Параметр #
================================================== ===============
 text_vectorization (TextVec (Нет, 100) 0
 торизация)
                                                                 
 встраивание (Встраивание) (Нет, 100, 16) 160000
                                                                 
 global_average_pooling1d (G (Нет, 16) 0
 lobalAveragePooling1D)
                                                                 
 плотный (плотный) (нет, 16) 272
                                                                 
 плотности_1 (Плотные) (Нет, 1) 17
                                                                 
================================================== ===============
Всего параметров & двоеточие; 160 289
Обучаемые параметры & двоеточие; 160 289
Необучаемые параметры & двоеточие; 0
_________________________________________________________________
 

Визуализируйте метрики модели в TensorBoard.

  #docs_infra: no_execute
%load_ext тензорная доска
%tensorboard --logdir журналы
  

Получить обученные встраивания слов и сохранить их на диск

Затем извлеките вложения слов, изученные во время обучения. Вложения — это веса слоя Embedding в модели. Матрица весов имеет форму (vocab_size, embedding_dimension) .

Получите веса из модели, используя get_layer() и get_weights() .Функция get_vocabulary() предоставляет словарь для создания файла метаданных с одним токеном на строку.

  веса = model.get_layer('встраивание').get_weights()[0]
словарный запас = vectorize_layer.get_vocabulary()
  

Записать веса на диск. Чтобы использовать Embedding Projector, вы загрузите два файла в формате, разделенном табуляцией: файл векторов (содержащий встраивание) и файл метаданных (содержащий слова).

  out_v = io.open('vectors.tsv', 'w', кодировка = 'utf-8')
out_m = io.open('metadata.tsv', 'w', encoding='utf-8')

для индекса, слово в перечислении (словарь):
  если индекс == 0:
    continue # пропустить 0, это заполнение.
  vec = веса[индекс]
  out_v.write('\t'.join([str(x) для x в vec]) + "\n")
  out_m.write(слово + "\n")
out_v.close()
out_m.close()
  

Если вы запускаете это руководство в Colaboratory, вы можете использовать следующий фрагмент, чтобы загрузить эти файлы на свой локальный компьютер (или использовать браузер файлов, Вид -> Содержание -> Браузер файлов ).

  попробуйте:
  из файлов импорта google.colab
  files.download('векторы.tsv')
  files. download('metadata.tsv')
кроме исключения:
  проходить
  

Визуализация вложений

Чтобы визуализировать встраивания, загрузите их на проектор встраивания.

Откройте встроенный проектор (он также может работать в локальном экземпляре TensorBoard).

Теперь будут отображаться обученные вами вложения. Вы можете искать слова, чтобы найти их ближайших соседей.Например, попробуйте выполнить поиск по слову «красивый». Вы можете увидеть соседей, как "замечательные".

Примечание: Экспериментально вы сможете создавать более интерпретируемые вложения, используя более простую модель. Попробуйте удалить слой Dense(16) , переобучить модель и снова визуализировать вложения. Примечание: Как правило, для обучения интерпретируемых вложений слов требуется гораздо больший набор данных. В этом руководстве для демонстрации используется небольшой набор данных IMDb.
Опубликовано в категории: Разное

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.