[words,dist] = vec2word(emb,M) возвращает самые близкие слова в векторы встраивания в M, и возвращает расстояния dist из каждого к их исходным векторам.
Загрузите предварительно обученное встраивание слова с помощью fastTextWordEmbedding. Эта функция требует Модели Text Analytics Toolbox™ для fastText английских 16 миллиардов Лексем пакет поддержки Word Embedding. Если этот пакет поддержки не установлен, то функция обеспечивает ссылку на загрузку.
emb = fastTextWordEmbedding
emb =
wordEmbedding with properties:
Dimension: 300
Vocabulary: [1×1000000 string]
Сопоставьте слова "Italy", "Рим" и "Париж" к векторам с помощью word2vec.
italy = word2vec(emb,"Italy");
rome = word2vec(emb,"Rome");
paris = word2vec(emb,"Paris");
Сопоставьте векторный italy - rome + paris к слову с помощью vec2word.
Найдите лучшие пять самых близких слов к вектору встраивания слова и их расстояниям.
Загрузите предварительно обученное встраивание слова с помощью fastTextWordEmbedding. Эта функция требует Модели Text Analytics Toolbox™ для fastText английских 16 миллиардов Лексем пакет поддержки Word Embedding. Если этот пакет поддержки не установлен, то функция обеспечивает ссылку на загрузку.
emb = fastTextWordEmbedding;
Сопоставьте слова "Italy", "Рим" и "Париж" к векторам с помощью word2vec.
italy = word2vec(emb,"Italy");
rome = word2vec(emb,"Rome");
paris = word2vec(emb,"Paris");
Сопоставьте векторный italy - rome + paris к слову с помощью vec2word. Найдите лучшие пять самых близких слов с помощью Евклидовой метрики расстояния.
k = 5;
M = italy - rome + paris;
[words,dist] = vec2word(emb,M,k,'Distance','euclidean');
Постройте слова и расстояния в столбчатой диаграмме.
figure;
bar(dist)
xticklabels(words)
xlabel("Word")
ylabel("Distance")
title("Distances to Vector")
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте
Памятка переводчика
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.