Exponenta Banner
exponenta event banner

word2vec

Сопоставьте слово с вектором встраивания

Свернуть все на странице

Синтаксис

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

Описание

пример

M = word2vec(emb,words) возвращает векторы вложения words в emb встраивания. Если слова нет во встраивающем словаре, то функция возвращает строку NaNs. Функция по умолчанию чувствительна к регистру.

M = word2vec(emb,words,'IgnoreCase',true) возвращает векторы вложения words игнорирование случая с использованием любого из предыдущих синтаксисов. Если несколько слов во вложении различаются только в случае, то функция возвращает вектор, соответствующий одному из них, и не возвращает какой-либо конкретный вектор.

Примеры

свернуть все

Открыть Live Script

Загрузите предварительно обученное встраивание слов с помощью fastTextWordEmbedding. Эта функция требует Text Analytics Toolbox™ Model для fastText English 16 млрд Token Word Embedding пакет поддержки. Если этот пакет поддержки не установлен, то функция предоставляет ссылку на загрузку.

emb = fastTextWordEmbedding
emb = 
  wordEmbedding with properties:

     Dimension: 300
    Vocabulary: [1×1000000 string]

Сопоставьте слова «Италия», «Рим» и «Париж» с векторами, использующими word2vec.

italy = word2vec(emb,"Italy");
rome = word2vec(emb,"Rome");
paris = word2vec(emb,"Paris");

Сопоставьте векторные italy - rome + paris к слову, использующему vec2word.

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

Входные параметры

свернуть все

Вход слова, заданное как wordEmbedding объект.

Входы слова, заданные как вектор строки, вектор символов или массив ячеек векторов символов. Если вы задаете words как вектор символов, тогда функция обрабатывает аргумент как одно слово.

Типы данных: string | char | cell

Выходные аргументы

свернуть все

Матрица векторов встраивания слов.

См. также

| | | | | | |

Темы

Введенный в R2017b

Symbolic Math Toolbox

Поддержка