我的任务是研究用于查找同义词和上下文相关单词的模型。例如，如果我输入：
' car ' 它应该生成 -> ' vehicle '
' sun ' 和 ' sea ' 可以生成 ' beach ' 或其他与前两个相关的词。
所以到目前为止我使用 word2vec 和 nltk 来生成示例。但由于我不是 NLP 方面的专家，我真的发现很难使用其他算法或构建我的神经网络架构。如果有人能给我其他建议和一些解释，我将不胜感激，这可能会有用。
用于生成上下文相关单词和同义词的机器学习/深度学习模型是什么？
数据挖掘
机器学习
深度学习
nlp
word2vec
2022-01-25 19:29:56
1个回答
对于同义词，我会直接使用WordNet。
[添加] 对于上下文相似的词，传统方法是为每个目标词提取上下文向量：
- 对于目标词的每次出现，在 -/+ N 窗口（例如 N=5）内提取词。
- 对于每个目标词，将其所有上下文词聚合在整个词汇表上的单个上下文向量中。
最后，一旦为每个目标词计算了上下文向量，就可以使用相似度度量，例如余弦。这意味着对于每个目标词，将其向量与任何其他候选词进行比较。
相同的方法可以用于词嵌入而不是上下文向量。