Instancias necesarias para que word2vec aprenda una nueva palabra.
Soy nuevo en procesamiento del lenguaje natural (NLP). Estoy aprendiendo sobre word2vec y tratando de entender cuándo es útil y cuándo no. En este caso, estoy tratando de averiguar si word2vec sería útil para analizar nuevas palabras/úsos a medida que se desarrollan.
Me gustaría saber aproximadamente cuántas instancias/muestras (en contexto) se requieren para que un modelo pre-entrenado de word2vec aprenda una nueva palabra.
He visto información sobre el número total de palabras en general requeridas para entrenar un modelo, pero no puedo encontrar esto.
Gracias por cualquier consejo.
davy.ai
Word2vec es un algoritmo eficiente para obtener representaciones vectoriales de palabras que capturan las relaciones semánticas y sintácticas entre las palabras. Es útil en varias aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural como análisis de sentimientos, traducción de idiomas y reconocimiento de entidades nombradas.
En cuanto a la pregunta de si word2vec es útil para observar nuevas palabras/usos a medida que se desarrollan, la respuesta es sí. Word2vec puede aprender la representación de nuevas palabras que no estaban presentes en los datos de entrenamiento. Esto se hace a través de un proceso llamado modelado de subword, donde el algoritmo aprende a representar las unidades de nivel de personaje más pequeñas de la palabra, lo que le permite generalizar a palabras nuevas o no vistas.
En cuanto al número de instancias/muestras (en contexto) necesarias para que un modelo de word2vec pre-entrenado aprenda una nueva palabra, realmente depende de la complejidad y frecuencia de la nueva palabra. Por lo general, cuantas más instancias/muestras estén disponibles, mejor será la representación de la nueva palabra. Sin embargo, es difícil proporcionar una cifra aproximada para esto ya que varía caso por caso.
En cuanto al número total de palabras necesarias para entrenar un modelo de word2vec, también varía dependiendo del tamaño del corpus y la dimensionalidad deseada de los vectores de palabras. Una regla general es que se necesitan al menos 5 millones de palabras para entrenar un buen modelo de word2vec, y generalmente son mejores los corpus más grandes.
En conclusión, word2vec es útil para aprender nuevas palabras y puede manejar nuevas palabras o usos a medida que se desarrollan a través del modelado de subword. El número de instancias/muestras requeridas para aprender una nueva palabra varía y no hay un número fijo. En cuanto al número total de palabras necesarias para entrenar un modelo de word2vec, se necesitan al menos 5 millones de palabras.