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2 Einträge

Schlagwort: word-embeddings

  • Artikel:Tomas Mikolov, Kai Chen, Greg Corrado, Jeffrey Dean

    Effiziente Berechnung von Wortvektoren in großen Datensätzen

    Ein Forschungsteam um Tomas Mikolov stellt zwei neue Modellarchitekturen vor, um kontinuierliche Vektor-Repräsentationen von Wörtern aus sehr großen Textmengen effizient zu berechnen. Der Ansatz erzielt höhere Genauigkeit bei deutlich reduziertem Rechenaufwand im Vergleich zu früheren neuronalen Netzen.

    KI & AI· Forschung

  • Artikel:Wikipedia contributors

    John Rupert Firth: Der Linguist hinter den Grundlagen moderner Word Embeddings

    Der britische Sprachwissenschaftler J. R. Firth (1890–1960) prägte die moderne Sprachverarbeitung maßgeblich mit dem Satz: „You shall know a word by the company it keeps“. Seine distributionssemantischen Konzepte bilden das theoretische Fundament für Vektordarstellungen wie Word2vec und GloVe im Natural Language Processing.

    KI & AI· Sammlung

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