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

• Модели на основе счётчиков. 4 Основаны на подсчёте частоты совместной встречаемости слов в большом корпусе текстов и применении методов снижения размерности, таких как SVD или PCA. 4 Примеры таких моделей: LSA, HAL, COALS и GloVe. 4
• Модели на основе предсказания. 4 Основаны на обучении нейронных сетей, которые пытаются предсказать слово по его контексту или наоборот. 4 Примеры таких моделей: CBOW, Skip-gram, FastText и ELMo. 4

Некоторые методы векторизации текста:

• BinaryBOW. 2 Самый примитивный способ бинарного представления признака в документе. 2 Если признак встречается в документе, он принимает значение единицы, если признак отсутствует — ноль. 2
• Bag Of Words. 2 Метод решает проблему размерности матриц благодаря векторному представлению всего документа и индексации каждого токена в порядке следования слов в словаре. 2
• TF-IDF. 2 Метод, основанный на оценке важности слова в контексте документа коллекции. 2
• Word2Vec. 2 Метод векторного представления слов с помощью неглубоких нейронных сетей. 2 На вход подаётся большой текстовый корпус, в котором каждому слову сопоставляется вектор. 2 После создания словаря вычисляется векторное представление слов, основанное на семантической близости. 2