Bastian Marc Laasch

Wortvektoren

Universität Rostock, 2018

https://doi.org/10.18453/rosdok_id00002309

Abstract: Systeme, die menschliche Sprache analysieren und verstehen, haben in den letzten Jahren eine rasante Entwicklung aufgenommen. Im Zuge dessen ist es notwendig, dass Computer ein Verständnis für die einzelnen Wörter einer Sprache oder allgemeiner eines Vokabulars besitzen. Dieses Ziel kann durch die Generierung sogenannter Wortvektoren erreicht werden. Im Rahmen dieser Masterarbeit werden zwei populäre Ansätze zur Berechnung solcher Vektoren unter der Nutzung von Methoden des Maschinellen Lernens vorgestellt. Weiterhin wird ein Approximationsverfahren der Softmax-Funktion, die Noise-Contrastive Estimation, in ihren Einzelheiten dargelegt und ihre Verwendung mathematisch begründet. Die Arbeit endet mit Ausführungen zu Evaluierungsmöglichkeiten zur Bewertung der ermittelten Wortvektoren und entsprechenden Experimenten.

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