Комментарии пользователя Everything_is_not_so_bad

1. Есть ли такая модель для векторизации слов, которая при инпуте "яблоко" вернет его векторное значение и будет работать в обратном порядке, подав вектор вернет "яблоко"?

Да, есть несколько моделей для векторизации слов, которые могут выполнять эту функцию. Одними из них являются модели word2vec и GloVe. Они используют технологию подсчета частот для векторизации слов и могут работать в обоих направлениях - вектор -> слово и слово -> вектор.

2. Есть ли такая модель, которая делает все вышесказанное, но ему можно еще подать ключ языка, чтобы вернуть "яблоко" из вектора на разных языках?

Да, есть модели, которые могут выполнять эту функцию. Например, модели, основанные на технологии word-embedding, такие как FastText или spaCy, могут векторизировать слова и переводить их на различные языки с учетом семантического значения.

3. не особо понимаю на практике, как без обучения или использования модели искать слово с близким эмбеддингом к запросу?

Это можно сделать с помощью технологии поиска по векторному пространству. Например, вы можете использовать библиотеку scikit-learn в Python, которая имеет функцию поиска ближайших соседей в векторном пространстве. Это позволяет вам найти слова с близкими векторами к вашему запросу.

Пример использования семантических весов слов в предложении

Да, это можно сделать с помощью моделей, которые используют семантические веса слов, такие как WordNet или ConceptNet. Эти модели могут векторизировать слова и давать им веса, основанные на их семантическом значении. Затем вы можете использовать эти веса для перевода предложения.

Почему не подходит использование дословного или семантического перевода предложения целиком?

Это связано с тем, что в предложении могут быть слова, которые не имеют прямого отношения к переводу, такие как предлоги, союзы и другие части речи. Если вы будете переводить предложение целиком, эти слова также будут переведены, что может привести к неочевидным результатам. Поэтому лучше использовать семантические веса слов для перевода ключевых слов.

Есть несколько моделей, которые можно использовать для векторизации слов и их перевода на различные языки.
Модели, основанные на технологии word-embedding, такие как FastText или spaCy, могут векторизировать слова и переводить их на различные языки с учетом семантического значения.
Технология поиска по векторному пространству позволяет найти слова с близкими векторами к вашему запросу без обучения или использования модели.

Используйте модели, которые используют семантические веса слов, такие как WordNet или ConceptNet, для перевода предложения.
Библиотека scikit-learn в Python имеет функцию поиска ближайших соседей в векторном пространстве.
Модели, основанные на технологии word-embedding, могут векторизировать слова и переводить их на различные языки с учетом семантического значения.

Пример использования семантических весов слов в предложении
Да, это можно сделать с помощью моделей, которые используют семантические веса слов, такие как WordNet или ConceptNet. Эти модели могут векторизировать слова и давать им веса, основанные на их семантическом значении. Затем вы можете использовать эти веса для перевода предложения.

Написано 15 авг.

Почему возникают зеленые полоски при просмотре видео 21:9 в режиме HDR c Youtube?

Everything_is_not_so_bad @2ord

Скоро этот сервис станет неактуальным

верно?

Написано 15 авг.

Как фильтровать вопросы на qna.habr.com с использованием 2х и более тегов?

Everything_is_not_so_bad @2ord

Сергей delphinpro,

с чего вдруг?

См. пример чуть выше.

Написано 14 авг.

Как фильтровать вопросы на qna.habr.com с использованием 2х и более тегов?

Everything_is_not_so_bad @2ord

Если бы код бэкенда открыли, то дело точно с мертвой точки сдвинулось бы.

Написано 14 авг.

Возможно ли актуализировать старый дистрибутив Linux?

Everything_is_not_so_bad @2ord

Александр Попов, тут может быть намек и на другие дистрибутивы.

Написано 13 авг.

Как проверить, что строка содержит только цифры и символы?

Everything_is_not_so_bad @2ord

Уточни.
Может, это рациональное число. А, может быть, айпи адрес? Тогда нужно больше проверок.

Написано 13 авг.

Допустимы ли REST запросы между сервисами в событийно-ориентированной архитектуре?

Everything_is_not_so_bad @2ord

ИИ бот пишет

Варианты реализации:

REST запросы: ТГ бот может напрямую отправлять REST запросы к сервисам Подписок и Управления подключениями, чтобы получить требуемую информацию. Однако это может привести к следующим проблемам:

ТГ бот становится зависимым от конкретной реализации сервисов Подписок и Управления подключениями.

ТГ бот может получить доступ к внутренней логике сервисов, что может нарушить принципы разделения обязанностей и монолитности.

Сервис справочной информации: Вы можете создать отдельный сервис, который будет хранить и обрабатывать справочную информацию о подписках и подключениях. ТГ бот будет отправлять запросы к этому сервису, а он, в свою очередь, будет обращаться к сервисам Подписок и Управления подключениями. Это может сделать систему более масштабируемой и гибкой, но требует дополнительных затрат на разработку и поддержку.

События: Вы можете использовать события для передачи информации от сервисов Подписок и Управления подключениями к ТГ боту. Например, когда пользователь создает новую подписку, сервис Подписок может отправить событие о создании подписки, а ТГ бот может обрабатывать это событие и обновлять информацию о подписках пользователя.

Обработка события "создания нового подключения":

REST запрос к СП: СУП может отправлять REST запрос в СП, чтобы получить информацию о текущей подписке пользователя. Это может быть нормальным подходом, если СУП не имеет доступа к информации о подписках и не может обновлять эту информацию напрямую.

Запаковывать информацию с заявкой: СУП может запаковывать информацию о текущей подписке пользователя в заявку на создание подключения. Это может быть нормальным подходом, если СУП имеет доступ к информации о подписках и может обновлять эту информацию напрямую.

В общем:
Выбор подхода зависит от конкретных требований и ограничений вашей системы. Если вы хотите сделать систему более масштабируемой и гибкой, то создание отдельного сервиса справочной информации может быть хорошей идеей. Если вы хотите сохранить систему простой и понятной, то REST запросы или запаковывание информации с заявкой могут быть более подходящими вариантами.

Написано 13 авг.

Войдите на сайт