Недавно я натолкнулся на термины Word2Vec , Sentence2Vec и Doc2Vec, и я был немного сбит с толку, поскольку я новичок в векторной семантике. Может кто-нибудь, пожалуйста, изложите различия в этих методах простыми словами. Каковы наиболее подходящие задачи для каждого метода?
Ну, имена довольно просты и должны дать вам четкое представление о векторных представлениях.
Алгоритм Word2Vec создает распределенное семантическое представление слов. Существует два основных подхода к обучению: распределенный пакет слов и модель пропуска грамма. Один включает в себя прогнозирование слов контекста с использованием центрального слова, а другой - прогнозирование слова с использованием слов контекста. Вы можете прочитать об этом очень подробно в Mikolov в работе .
Эта же идея может быть распространена на предложения и полные документы, где вместо изучения характерных представлений для слов вы изучаете его для предложений или документов. Однако, чтобы получить общее представление о SentenceToVec, подумайте о нем как о математическом усреднении представлений векторов слов всех слов в предложении. Вы можете получить очень хорошее приближение, просто усредняя и не тренируя любой SentenceToVec, но, конечно, у него есть свои ограничения.
Doc2Vec расширяет идею SentenceToVec или, скорее, Word2Vec, потому что предложения также могут рассматриваться как документы. Идея обучения остается схожей. Вы можете прочитать Doc2Vec Mikolov в бумагу для более подробной информации.
Что касается приложений, это будет зависеть от задачи. Word2Vec эффективно фиксирует семантические отношения между словами, поэтому его можно использовать для вычисления сходства слов или подачи в качестве функций для различных задач НЛП, таких как анализ настроений и т. Д. Однако слова могут захватывать только так много, бывают ситуации, когда вам нужны отношения между предложениями и документами и не просто слова. Например, если вы пытаетесь выяснить, являются ли два вопроса переполнения стека дублирующими друг друга.
Простой поиск в Google приведет вас к ряду приложений этих алгоритмов.