Word2vec:通过单词嵌入进行文本分析

在动荡的自动文本分析世界中,单词嵌入代表了一个重要的突破。通过将单个单词转换为数字向量,文本因此被转化为一种可以被算法处理的形式。一个特别流行的模型是Word2vec,它处理单词的上下文和连贯性。由于现在有许多复杂的分析技术,其优势各不相同,因此使用灵活的运行环境(如Konfuzio)是有意义的。这使得Word2vec可以与各种人工智能模型相结合,进行精确和定制的文本分析。

什么是Word2vec?

Word2vec是一种人工智能技术,通过将单词转换为数字向量来实现算法文本分析。这一基本原则被称为词嵌入,是将文本转化为数学上可检测的形式的成熟手段。它被用于一些模型的不同变体,但在Word2vec中找到了最流行的实现方式之一。通常情况下,使用两层神经网络,处理以文本体的形式出现的输入。其输出是一个可以被深度神经网络理解的向量集。因此,单靠Word2vec并不能实现完整的文本理解,而是需要与其他技术互动,为此它首先要准备好文本。这种类型的语言分析的通用术语是 自然语言处理 (NLP)。

在单词嵌入中,Word2vec特别关注单词之间的语义和关系。通过监督学习程序,在输入层输入大型文本语料,这些都是网络可以检测的。基本的假设是,类似的词也经常在类似的语境中使用,对此,模型根据训练数据作出概率性的陈述。因此,例如,它可以完成句子,形成同义词,在网上商店给出建议或产生搜索引擎建议。Word2vec也起源于这种环境:谷歌的一个研究团队开发了这项技术并在2013年推出。今天,一些专家已经认为它已经过时了。在NLP环境中,Transformer模型现在往往是这类任务的首选。

词嵌入的预培训谷歌
最受欢迎的Word2vec模型之一经过了来自谷歌新闻的1000亿字的预训练。

Word嵌入是如何工作的?

词语嵌入是将文本转化为数学上可理解的形式的重要方法,也是Word2vec的基础。数字向量是由单个单词创建的。由于它们的长度和尺寸,它们可以代表比单个数字更多的关于一个词的信息,在NLP的早期仍在使用。首先,向量的长度被确定。它定义了可以为该词映射的可能的上下文信息量。这也取决于该词的复杂性和独特性或对不同语境的可能可用性。向量越大,处理的计算量就越大。向量的尺寸通常用写在上面的数字表示。在典型的例子中,通常有三个,这使得向量可以在三维空间的坐标系统中表示。然而,在实践中,词嵌入可以有数百甚至数千个维度--这取决于所用文本语料库的大小。

词语嵌入有利于使词语之间的关系可衡量。如果它们是相似的,它们在矢量空间中也是相互接近的。例如,如果这些词是 "树 "和 "花",它们在平面性上是匹配的。这一特性可以在相应维度的向量中进行编码。相似的越多,向量在向量空间中就越接近,相关的词就越有可能被用在类似的环境中--如种植的情况。词汇嵌入模型都使用这些原理,但在技术或数学方法以及学习程序上有所不同--因此也有其优势和劣势。例如,GloVe是Word2vec的一个流行的竞争者,它是基于矩阵因子化的降维。另一方面,Word2vec通常使用基本架构来实现这一目的 神经前馈网络.但也有不同的变种。

word2vec模型

2 Word2vec的模型类型

随着Word2vec的推出,谷歌研究团队直接提出了两个具体的模型,这两个模型也是至今为止最相关的。它们在所使用的神经网络的功能方式上有所不同。因此,它们提供了一种不同的输出,并可相应地用于不同的目的。

连续袋状词模型

这里使用的神经网络特别关注它从输入词组中提取的词的句法关系。这可以是一个句子的结构形式,但神经网络考虑的是独立于它们的顺序的词。它形成 "词包"--词对是最简单的--以确定最重要的主词。考虑到周围的语境词,它输出一个符合语境的词。因为训练和这种转移都使用周围的语法作为基本信息,所以如果输出的词与主词不匹配,往往在语法上也是密切相关的。例如,人们得到的是一个不同的declension of it或一个密切相关的词。所以CBOW模型使用上下文来确定目标词。对于第二种方法,情况几乎相反。

连续跳格模式

这个模型输出几个语义关系存在于单个输入词的语境词。该网络的逻辑和结构都与CBOW的行为相反。在这里,它的目标词原则上对应于单数输入,在输入后遇到一个隐藏的神经元层。在那里,输入词的向量是用神经元权重计算的,这些神经元权重是在预训练的基础上调整的。在此基础上,在网络的输出层从一些词或它们的向量中得到一个结果,这些词和输入词在类似的语境中使用。原则上,与CBOW相比,这是一个更复杂的性能,但它也是更通用的。因此,明显有更多的应用使用了跳格模型。

Word2vec:NLP宇宙中的分类

作为人工智能的一个子领域, 自然语言处理 与自动语音分析。为此,它包括了大量的不同技术。Word2vec也显示了为什么会这样:该模型在其工作方式上非常特殊,因此也在其能执行的任务上非常特殊。在神经网络的帮助下,它执行基于矢量的单词嵌入,并最终对单词的上下文和关系做出陈述。这可能对搜索引擎和网上商店很有帮助,但它只是语言分析这个复杂世界中的一个组成部分。它包括许多子领域,如文本分类、语义分析、文本总结等。

Word2vec的流行替代品是ELMo等模型,它们经过类似的训练,但能够在文本中从一个词推断到下一个词,并保留以前的语境。然而,有了Konfuzio,就不需要承诺使用这些模型中的一种。因为 企业人工智能 解决办法,Konfuzio是唯一 以数据为中心 IDP软件 通过高度灵活的人工智能选择,即使是包括多语言在内的异质性文件也能实现自动化。在某些情况下,Word2vec为某一特定问题提供了最快的解决方案,并可以为此而集成到运行环境中。然而,特别是对于复杂文件的分析,任何其他人工智能模型也可以发挥其作用。今天,这方面的一个重要基石是 大型语言模型 (LLM),这也适用于Konfuzio。

大型语言模型是一个新的领跑者

LLMs是大型的语言模型,经过了大量文本的预训练,因此具备了解决各种NLP问题的基本前提条件。通过后续的微调,LLM原则上可以完成与Word2vec相同的任务--甚至可以取得更好的结果。然而,它们也可以用于NLP的几乎任何其他部分。与预培训相比,微调只需要可管理的特定领域数据集。而且,甚至可以为每个单独的任务开发特定领域的解决方案。Konfuzio使用这种微调,例如,使LLM适应特定的文件类型,如送货单、付款通知书或发票。因此,与其他NLP技术(如Word2vec)的结合可以实现全面的 文件理解,自动文本分析的准确性稳步提高。

word2vec 扫描的文本

最著名的LLM例子可能是ChatGPT。它基于现代GPT架构,与Word2vec等传统神经网络的区别尤其在于其高复杂性。"生成性预训练变换器 "在其应用领域优于Word2vec,但Word Embeddings仍然具有相关性,因为它们的训练速度特别快,并提供简单的解决方案。此外,它们扩大了适用的分析技术的范围,因此,针对特定行业的、精确拟合的结果也是可能的......

应用实例:保险业的自动文本分析

在Konfuzio的帮助下,Word2vec等模型可以与大型语言模型和其他各种技术相结合。这为自动文本分析开辟了超乎想象的可能性,甚至不停留在非常具体的要求上。例如,在保险业就可以看到这一点。在那里,除了通常的 账单 具有非常特殊的文件,其手工处理很费时,而且有很大的潜在损害。对于许多这样的情况,Konfuzio提供合适的自动化方法,把相应的人工智能模型通过单独训练来分析文本:

政策文件: 利用Konfuzio的基于AI的OCR技术,保险公司可以在眨眼间分析其竞争对手的保单文件。这使他们能够实时地比较和优化他们的保险报价和条件。这将大大缩短反应时间,并在竞争激烈的保险市场上取得决定性的优势。

车辆登记文件: 登记文件的自动分析是一种不复杂的方式,可以开辟额外的销售渠道或优化现有的合同,而不需要太多的额外努力。通过灵活使用各种人工智能技术,机动车文件中的任何相关文本都可以被捕获并准备进一步处理。对于这种准确性,Konfuzio的AI OCR只需要50个训练实例。

此外,Konfuzio还为几乎所有类型的文件处理提供解决方案,最大限度地减少错误,节省资源,优化流程--不仅对保险公司,对您的公司也是如此如果您想知道Konfuzio如何促进您的业务流程,欢迎直接给我们留言。

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