🧠 Что такое Word Embeddings и зачем они нужны в NLP?

В новой статье на Machine Learning Mastery объясняется, как word embeddings (векторные представления слов) преобразили обработку естественного языка.

📌 Что такое word embeddings?

Это способ представить слова в виде плотных векторов в многомерном пространстве, где семантически похожие слова располагаются рядом. Например, вектора для слов "король" и "королева" будут близки друг к другу. Это основано на гипотезе распределения: слова, встречающиеся в похожих контекстах, имеют схожее значение.

🔧 Как их использовать?

- Предобученные модели: можно использовать готовые embeddings, такие как Word2Vec, GloVe, FastText или ELMo.
- Обучение с нуля: с помощью библиотек, например, Gensim или PyTorch, можно обучить собственные embeddings на вашем корпусе данных.

### 🤖 Embeddings в современных языковых моделях

В трансформерах, таких как BERT, embeddings являются первым слоем (`nn.Embedding`), преобразующим токены в векторы. Эти вектора затем обрабатываются слоями внимания для понимания контекста и значений слов в предложении.

📚 Подробнее