| 演算法名稱 | 商業授權情況 | 功用 | Python Library 名稱 |
|---|---|---|---|
| Word2Vec | 開源(Apache 2.0) | 將詞語轉換為語義相似的向量,常用於詞嵌入 | gensim, tensorflow |
| GloVe | 開源(Apache 2.0) | 基於詞共現矩陣生成詞嵌入,適合大規模語料庫 | gensim, torchtext |
| FastText | 開源(MIT License) | 將詞拆分為子詞進行嵌入,可處理拼寫變化、少見詞 | fasttext, gensim, torchtext |
| Doc2Vec | 開源(MIT License) | 文本或文件嵌入,用於段落或文件的語義表示 | gensim |
| Universal Sentence Encoder | 開源(Apache 2.0) | 生成高效的句子嵌入,用於文本相似度、分類等 NLP 任務 | tensorflow-hub |
| BERT | 開源(Apache 2.0) | 雙向 Transformer 模型,生成上下文語義嵌入,適用於多種 NLP 任務 | transformers (Hugging Face) |
whaust
2024年11月4日 星期一
Embedding 概念有哪些演算法 ?
以下是常見的Embedding 概念演算法
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