AncientMedia Logo
    • جستجوی پیشرفته
  • مهمان
    • وارد شدن
    • ثبت نام
    • حالت شب
Peter Claver Cover Image
User Image
برای تغییر مکان پوشش بکشید
Peter Claver Profile Picture
Peter Claver
  • جدول زمانی
  • گروه ها
  • دوست دارد
  • ذیل
  • پیروان
  • عکس ها
  • فیلم های
  • Reels
Peter Claver profile picture
Peter Claver
16 که در - ترجمه کردن

Hello Russ

پسندیدن
اظهار نظر
اشتراک گذاری
Peter Claver profile picture
Peter Claver
1 Y - ترجمه کردن

#ancientmedia
Born Again Yahoo Boy

پسندیدن
اظهار نظر
اشتراک گذاری
avatar

Okebunachi Promise

1706810498
Good
1 پاسخ

حذف نظر

آیا مطمئن هستید که می خواهید این نظر را حذف کنید؟

avatar

Elijah Obekpa

1707595843
Good to be repented for all these are timely.
What shall it profit a man if he gains the whole world and looses his soul?
· 0

حذف نظر

آیا مطمئن هستید که می خواهید این نظر را حذف کنید؟

avatar

SmogAngel Bemeli

1734296696
Hahaha God is the alternate of everything
· 0

حذف نظر

آیا مطمئن هستید که می خواهید این نظر را حذف کنید؟

Peter Claver profile picture
Peter Claver
1 Y - ترجمه کردن

Snail Adventures
Amazing Albert Agyei Eva Lariba

پسندیدن
اظهار نظر
اشتراک گذاری
avatar

Elijah Obekpa

1707596197
So amazing indeed.
· 0

حذف نظر

آیا مطمئن هستید که می خواهید این نظر را حذف کنید؟

Peter Claver profile picture
Peter Claver
1 Y - ترجمه کردن

Hello

پسندیدن
اظهار نظر
اشتراک گذاری
avatar

Timothy Chinonso

1706542621
Hi
· 0

حذف نظر

آیا مطمئن هستید که می خواهید این نظر را حذف کنید؟

avatar

Waindim Blessing

1706553608
Hello dear
· 0

حذف نظر

آیا مطمئن هستید که می خواهید این نظر را حذف کنید؟

Peter Claver profile picture
Peter Claver
2 سال - هوش مصنوعی - ترجمه کردن

Hello Guys, Let's dive into the world of NLP today, exploring the popular algorithm Word Embeddings.

Word Embeddings is a popular algorithm commonly used in natural language processing and machine learning tasks. It allows us to represent words or text data as numerical vectors in a high-dimensional space. This algorithm has revolutionized many applications such as sentiment analysis, text classification, machine translation, and more.

So how does Word Embeddings work? At its core, this algorithm aims to capture and represent the semantic meaning of words based on their contextual usage within a large corpus of text. The main idea is that words with similar meanings or usages should have similar vector representations and be located closer to each other in this high-dimensional vector space.

There are various approaches to building word embeddings, but one of the most popular techniques is called Word2Vec. Word2Vec is a neural network-based algorithm that learns word embeddings by predicting the context in which words occur. It essentially trains a neural network on a large amount of text data to predict the probability of a word appearing given its neighboring words.

Word2Vec architecture consists of two essential models: Continuous Bag-of-Words (CBOW) and Skip-gram. In CBOW, the algorithm tries to predict the target word based on the surrounding words within a given context window. Skip-gram, on the other hand, predicts the context words based on the target word. Both models are trained using a softmax layer that calculates the probabilities of words given the input context.

Once the Word2Vec model is trained, the embeddings are extracted from the hidden layer of the neural network. These embeddings are real-valued vectors, typically ranging from 100 to 300 dimensions, where each dimension represents a different aspect of the word's meaning. For instance, 'king' and 'queen' would be expected to have similar vector representations, while 'king' and 'apple' would be more dissimilar.

It is worth mentioning that word embeddings are learned in an unsupervised manner, meaning they do not require labeled data or human-annotated information on word meanings. By training on large-scale text corpora, Word2Vec can capture the various relationships and semantic similarities between words. The resulting word embeddings encode this knowledge, allowing downstream machine learning models to benefit from a deeper understanding of natural language.

The word embeddings produced by algorithms like Word2Vec provide a dense vector representation of words that can be incredibly useful for a wide range of tasks. These vector representations can be used as input features for training models that require text data. They enable algorithms to better understand the semantic relationships and meanings between words, leading to improved performance in language-related tasks.

In conclusion, Word Embeddings is a powerful algorithm that learns to represent words or text data as numerical vectors in a high-dimensional space. By capturing the semantic meaning of words based on their contextual usage, this algorithm has revolutionized natural language processing and machine learning applications. Word embeddings, such as those generated by Word2Vec, enable us to unlock the potential of language in various tasks, advancing our understanding and utilization of textual data.

پسندیدن
اظهار نظر
اشتراک گذاری
 بارگذاری پست های بیشتر
    اطلاعات
  • 7 نوشته ها

  • نر
  • 05-12-97
  • زندگی در Ghana
    آلبوم ها 
    (0)
    ذیل 
    (0)
    پیروان 
    (12)
  • martyofmca
    Kanak Tomar
    Option Education
    adaaliya john
    esario
    Civic
    Sprayground Backpacks
    daniel effah
    Boladale Rasheed
    دوست دارد 
    (0)
    گروه ها 
    (0)

© 2025 AncientMedia

زبان

  • در باره
  • Directory
  • وبلاگ
  • با ما تماس بگیرید
  • توسعه دهندگان
  • بیشتر
    • سیاست حفظ حریم خصوصی
    • شرایط استفاده
    • درخواست بازپرداخت

بی دوست

آیا مطمئن هستید که می خواهید دوست خود را لغو کنید؟

گزارش این کاربر

مهم!

آیا مطمئن هستید که می خواهید این عضو را از خانواده خود حذف کنید؟

شما پوک کرده اید Joker

عضو جدید با موفقیت به لیست خانواده شما اضافه شد!

آواتار خود را برش دهید

avatar

تصویر پروفایل خود را تقویت کنید


© 2025 AncientMedia

  • صفحه اصلی
  • در باره
  • با ما تماس بگیرید
  • سیاست حفظ حریم خصوصی
  • شرایط استفاده
  • درخواست بازپرداخت
  • وبلاگ
  • توسعه دهندگان
  • زبان

© 2025 AncientMedia

  • صفحه اصلی
  • در باره
  • با ما تماس بگیرید
  • سیاست حفظ حریم خصوصی
  • شرایط استفاده
  • درخواست بازپرداخت
  • وبلاگ
  • توسعه دهندگان
  • زبان

نظر با موفقیت گزارش شد.

پست با موفقیت به جدول زمانی شما اضافه شد!

شما به حد مجاز 5000 دوست خود رسیده اید!

خطای اندازه فایل: فایل از حد مجاز (954 MB) فراتر رفته و نمی توان آن را آپلود کرد.

ویدیوی شما در حال پردازش است، زمانی که برای مشاهده آماده شد به شما اطلاع خواهیم داد.

امکان آپلود فایل وجود ندارد: این نوع فایل پشتیبانی نمی شود.

ما برخی از محتوای بزرگسالان را در تصویری که آپلود کرده‌اید شناسایی کرده‌ایم، بنابراین روند آپلود شما را رد کرده‌ایم.

پست را در یک گروه به اشتراک بگذارید

اشتراک گذاری در یک صفحه

اشتراک گذاری با کاربر

پست شما ارسال شد، به زودی محتوای شما را بررسی خواهیم کرد.

برای آپلود تصاویر، ویدئوها و فایل های صوتی، باید به عضو حرفه ای ارتقا دهید. پیشرفت

ویرایش پیشنهاد

0%

افزودن ردیف








یک تصویر را انتخاب کنید
لایه خود را حذف کنید
آیا مطمئن هستید که می خواهید این ردیف را حذف کنید؟

بررسی ها

برای فروش محتوا و پست های خود، با ایجاد چند بسته شروع کنید.

پرداخت با کیف پول

آدرس خود را حذف کنید

آیا مطمئن هستید که می خواهید این آدرس را حذف کنید؟

هشدار پرداخت

شما در حال خرید اقلام هستید، آیا می خواهید ادامه دهید؟
درخواست بازپرداخت

زبان

  • Arabic
  • Bengali
  • Chinese
  • Croatian
  • Danish
  • Dutch
  • English
  • Filipino
  • French
  • German
  • Hebrew
  • Hindi
  • Indonesian
  • Italian
  • Japanese
  • Korean
  • Persian
  • Portuguese
  • Russian
  • Spanish
  • Swedish
  • Turkish
  • Urdu
  • Vietnamese