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dc.contributor.authorKahn, Ken
dc.contributor.authorLu, Yu
dc.contributor.authorZhang, Jingjing
dc.contributor.authorWinters, Niall
dc.contributor.authorGao, Ming
dc.date.accessioned2020-06-15T13:25:51Z
dc.date.available2020-06-15T13:25:51Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.issn0720-8642
dc.identifier.urihttp://dl.gi.de/handle/20.500.12116/33245
dc.description.abstractWord Embedding ist eine Technik des Natural Language Processing (NLP), das sich mit der maschinellen Verarbeitung natürlicher Sprache beschäftigt. Hierbei werden Wörter in einen vieldimensionalen Raum eingebettet. Diese Word Embeddings können beispielsweise zur Stimmungsanalyse, Eigennamenerkennung, in Empfehlungssystemen, zur Paraphrasierung, Textzusammenfassung, Fragenbeantwortung oder Übersetzung eingesetzt werden. Wir beschreiben eine SNAP!- Bibliothek, die 20000 Word Embeddings in 15 Sprachen enthält. Mit einem Block, der eine Liste von 300 Zahlen für jedes der bekannten Wörter anzeigt, kann man Programme erstellen, die nach ähnlichen Wörtern suchen, Wörter finden, die dem Durchschnitt anderer Wörter entsprechen, kulturelle Vorurteile erforschen und Analogieaufgaben lösen. Diese Programme können innerhalb einer Sprache arbeiten oder die Word Embedding-Räume verschiedener Sprachen einbeziehen, um grobe Übersetzungen zu erstellen.de
dc.language.isode
dc.publisherLOG IN Verlag
dc.relation.ispartofLOG IN: Vol. 40, No. 1
dc.titleMit SNAP! Word Embeddings programmierende
dc.typeText/Journal Article
dc.pubPlaceBerlin
mci.reference.pages37-44
mci.conference.sessiontitleAus Wissenschaft und Praxis


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