Exponenta Banner
exponenta event banner

word2vec

Сопоставьте слово со встраиванием вектора

свернуть все на странице

Синтаксис

M = word2vec(emb,words)
M = word2vec(emb,words,'IgnoreCase',true)

Описание

пример

M = word2vec(emb,words) возвращает векторы встраивания из words во встраивании emb. Если слово не находится в словаре встраивания, то функция возвращает строку NaNs. Функция, по умолчанию, является чувствительной к регистру.

M = word2vec(emb,words,'IgnoreCase',true) возвращает векторы встраивания из words игнорирование случая с помощью любого из предыдущих синтаксисов. Если несколько слов во встраивании отличаются только в случае, если, то функция возвращает вектор, соответствующий одному из них, и не возвращает никакого конкретного вектора.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

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.

word = vec2word(emb,italy - rome + paris)
word = 
"France"

Входные параметры

свернуть все

Введите встраивание слова в виде wordEmbedding объект.

Введите слова в виде вектора строки, вектора символов или массива ячеек из символьных векторов. Если вы задаете words как вектор символов, затем функция обрабатывает аргумент как отдельное слово.

Типы данных: string | char | cell

Выходные аргументы

свернуть все

Матрица векторов встраивания слова.

Смотрите также

| | | | | | |

Темы

Введенный в R2017b

Документация Text Analytics Toolbox

Поддержка