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Word Embeddings

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Word embedding is the collective name for a set of language modeling and feature learning techniques in natural language processing (NLP) where words or phrases from the vocabulary are mapped to vectors of real numbers.

Techniques for learning word embeddings can include Word2Vec, GloVe, and other neural network-based approaches that train on an NLP task such as language modeling or document classification.

<span style="color:grey; opacity: 0.6">( Image credit: Dynamic Word Embedding for Evolving Semantic Discovery )</span>

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Word Embeddings / Contextualised Word Representations

Contextualised Word Representations

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Word Embeddings / Embeddings Evaluation

Embeddings Evaluation

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Word Embeddings / Learning Word Embeddings

Learning Word Embeddings

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Word Embeddings / Multilingual Word Embeddings

Multilingual Word Embeddings

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출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.