#fasttext — Public Fediverse posts

The #FastText paper: "Enriching Word Vectors with Subword Information", should've been called Word2Vec++, maybe...

https://transacl.org/index.php/tacl/article/view/999

เมื่อ FastText ยุติการพัฒนา การเขียนโค้ดเพื่อรันโมเดล FastText เลยยากกว่าเดิม แต่ก็ยังมีวิธีดึงโมเดลไปรันกับ numpy เพื่อใช้ get_sentence_vector ได้อยู่ สมกับเป็นตำนาน FastText จริง ๆ
#fasttext

We were not accepted into Google Summer of Code. So, we started our own
https://qdrant.tech/blog/qdrant-summer-of-code-24/
#ycombinator #vector_search_engine #neural_network #matching #SaaS #approximate_nearest_neighbor_search #image_search #recommender_system #vectors #knn_algorithm #hnsw #vector_search #embeddings #similarity #simaes_networks #BERT #transformer #word2vec #fasttext #qdrant

We were not accepted into Google Summer of Code. So, we started our own
https://qdrant.tech/blog/qdrant-summer-of-code-24/
#ycombinator #vector_search_engine #neural_network #matching #SaaS #approximate_nearest_neighbor_search #image_search #recommender_system #vectors #knn_algorithm #hnsw #vector_search #embeddings #similarity #simaes_networks #BERT #transformer #word2vec #fasttext #qdrant

We were not accepted into Google Summer of Code. So, we started our own
https://qdrant.tech/blog/qdrant-summer-of-code-24/
#ycombinator #vector_search_engine #neural_network #matching #SaaS #approximate_nearest_neighbor_search #image_search #recommender_system #vectors #knn_algorithm #hnsw #vector_search #embeddings #similarity #simaes_networks #BERT #transformer #word2vec #fasttext #qdrant

We were not accepted into Google Summer of Code. So, we started our own
https://qdrant.tech/blog/qdrant-summer-of-code-24/
#ycombinator #vector_search_engine #neural_network #matching #SaaS #approximate_nearest_neighbor_search #image_search #recommender_system #vectors #knn_algorithm #hnsw #vector_search #embeddings #similarity #simaes_networks #BERT #transformer #word2vec #fasttext #qdrant

Qdrant, the Vector Search Database, raised $28M in a Series A round
https://qdrant.tech/blog/series-a-funding-round/
#ycombinator #vector_search_engine #neural_network #matching #SaaS #approximate_nearest_neighbor_search #image_search #recommender_system #vectors #knn_algorithm #hnsw #vector_search #embeddings #similarity #simaes_networks #BERT #transformer #word2vec #fasttext #qdrant

Qdrant, the Vector Search Database, raised $28M in a Series A round
https://qdrant.tech/blog/series-a-funding-round/
#ycombinator #vector_search_engine #neural_network #matching #SaaS #approximate_nearest_neighbor_search #image_search #recommender_system #vectors #knn_algorithm #hnsw #vector_search #embeddings #similarity #simaes_networks #BERT #transformer #word2vec #fasttext #qdrant

Qdrant, the Vector Search Database, raised $28M in a Series A round
https://qdrant.tech/blog/series-a-funding-round/
#ycombinator #vector_search_engine #neural_network #matching #SaaS #approximate_nearest_neighbor_search #image_search #recommender_system #vectors #knn_algorithm #hnsw #vector_search #embeddings #similarity #simaes_networks #BERT #transformer #word2vec #fasttext #qdrant

[Перевод] Краткий обзор техник векторизации в NLP

Как переводчик-редактор, я интересуюсь темой NLP и автоматизации рутины бюро переводов. Изучая вопрос того, как смысл слов превращается в векторы, наткнулся на эту обзорную статью. Статья мне показалась изложенной доступно, поэтому я перевел ее для удобства других коллег. Работоспособность большей части кода проверял, вроде работает (см. Jupiter Notebook). Надеюсь, будет полезно. === Технологии NLP — Natural Language Processing, обработки естественного языка — позволяют компьютерам обрабатывать человеческий язык, понимать его значение и контекст, а также связанные с ним эмоциональную окраску и намерения, и далее, использовать эти данные для создания чего-то нового. Как сделать слова понятными для компьютеров? Используется векторизация. Рассмотрим несколько техник такой векторизации.

https://habr.com/ru/articles/778048/

#токен #векторизация #fasttext #word2vec #glove #CBOW #skipgram #tfidf #nlp_(natural_language_processing)

[Перевод] Краткий обзор техник векторизации в NLP

Как переводчик-редактор, я интересуюсь темой NLP и автоматизации рутины бюро переводов. Изучая вопрос того, как смысл слов превращается в векторы, наткнулся на эту обзорную статью. Статья мне показалась изложенной доступно, поэтому я перевел ее для удобства других коллег. Работоспособность большей части кода проверял, вроде работает (см. Jupiter Notebook). Надеюсь, будет полезно. === Технологии NLP — Natural Language Processing, обработки естественного языка — позволяют компьютерам обрабатывать человеческий язык, понимать его значение и контекст, а также связанные с ним эмоциональную окраску и намерения, и далее, использовать эти данные для создания чего-то нового. Как сделать слова понятными для компьютеров? Используется векторизация. Рассмотрим несколько техник такой векторизации.

https://habr.com/ru/articles/778048/

#токен #векторизация #fasttext #word2vec #glove #CBOW #skipgram #tfidf #nlp_(natural_language_processing)

@ZfdG

Even though this post is in German, the research article "Classification of Tragedies and Comedies in Calderón de la Barca’s Comedias Nuevas" has been published in English at https://zfdg.de/2022_012

We analyze 112 comedies of the Spanish Golden Age dramatist, explore 4 methods to classify them using #word #embeddings, compute #log #likelihood #probability, use #skipgram & #fasttext to characterize the corpus, and contrastive vocabulary analysis to characterize both genres

The research article "#Classification of Tragedies and Comedies in Calderón de la Barca’s Comedias Nuevas", written by @sebastianpado and me, has just been published:
https://revistas.uned.es/index.php/RHD/article/view/34588/
We analyze 112 comedies of the Spanish Golden Age dramatist and explore 4 methods to classify them into tragedies and comedies using #word #embeddings. We also employ the calculation of #log #likelihood #probability, #skipgram and #fasttext to characterize the corpus as well as ...