Как работает метод обучения skip-gram в языковой модели Word2Vec?

Метод обучения skip-gram в языковой модели Word2Vec работает следующим образом: spotintelligence.com

1. Подготовка данных. spotintelligence.com Текст разбивают на отдельные слова и при необходимости пре обрабатывают, например, удаляют знаки препинания, переводят в нижний регистр и т. д.. spotintelligence.com
2. Создание пар «контекст-цель». spotintelligence.com Модель skip-gram стремится предсказать окружающие контекстные слова для каждого слова в обучающих данных. spotintelligence.com Контекст определяется размером окна, который определяет количество слов до и после целевого слова, которые считаются контекстными. spotintelligence.com
3. Архитектура нейронной сети. spotintelligence.com Модель skip-gram состоит из одной скрытой нейронной сети с проекционным слоем. spotintelligence.com Входной слой представляет целевое слово, а проекционный слой — встраивания слов или векторные представления. spotintelligence.com
4. Обучение. spotintelligence.com В процессе обучения обновляются веса проекционного слоя, чтобы минимизировать потерю между предсказанными и фактическими контекстными словами. spotintelligence.com Модель учится настраивать встраивания слов так, чтобы похожие слова имели похожие векторные представления во встраиваемом пространстве. spotintelligence.com
5. Получение вложений слов. spotintelligence.com После обучения модели skip-gram из проекционного слоя извлекают вложения слов, которые фиксируют семантические отношения между словами в обучающих данных. spotintelligence.com

Таким образом, слова, которые часто встречаются в похожем контексте, будут иметь похожие векторы. proglib.io