Какие методы используются для визуализации векторных представлений слов в машинном обучении?

Для визуализации векторных представлений слов в машинном обучении используются различные методы, например:

• Модели на основе счётчиков. vk.com Основаны на подсчёте частоты совместной встречаемости слов в большом корпусе текстов и применении методов снижения размерности, таких как SVD или PCA. vk.com Примеры таких моделей: LSA, HAL, COALS и GloVe. vk.com
• Модели на основе предсказания. vk.com Основаны на обучении нейронных сетей, которые пытаются предсказать слово по его контексту или наоборот. vk.com Примеры таких моделей: CBOW, Skip-gram, FastText и ELMo. vk.com

Некоторые методы векторизации текста:

• BinaryBOW. vestnik.rsreu.ru Самый примитивный способ бинарного представления признака в документе. vestnik.rsreu.ru Если признак встречается в документе, он принимает значение единицы, если признак отсутствует — ноль. vestnik.rsreu.ru
• Bag Of Words. vestnik.rsreu.ru Метод решает проблему размерности матриц благодаря векторному представлению всего документа и индексации каждого токена в порядке следования слов в словаре. vestnik.rsreu.ru
• TF-IDF. vestnik.rsreu.ru Метод, основанный на оценке важности слова в контексте документа коллекции. vestnik.rsreu.ru
• Word2Vec. vestnik.rsreu.ru Метод векторного представления слов с помощью неглубоких нейронных сетей. vestnik.rsreu.ru На вход подаётся большой текстовый корпус, в котором каждому слову сопоставляется вектор. vestnik.rsreu.ru После создания словаря вычисляется векторное представление слов, основанное на семантической близости. vestnik.rsreu.ru