фраз, а не для одиночных слов? Т.е., если я правильно понимаю, vec2graf надо скормить готовую модель с векторами фраз или слов?
Рубрика: сам спросил, сам ответил. Собственно, vec2graph ждет на вход модельку gensim-3 формата. Если у вас есть корпус, обучается она очень просто. И затем скармливаете ее в vec2graph
Константин, как считаете, помогает ли это более эффективно решать задачу оценки близости предложений (предложение-запрос и ответ-несколько предложений)? Например, если начинаем с fastText и получаем вектора слов?
Тут проблемка в другом. Оно заточено только под слова. Т.е. строится граф под связи слов в одном предложении. Другими словами, чем чаще встречаются слова в одном предложении, тем больше близость. Как то так. Как это приложить к разным предложениям и вопросам-ответам, я пока не придумал ) подозреваю, что можно обучить отдельно модель вопросов, отдельно ответов и что дальше колхозить. Но мысль про доп оценку для проверки сходимости векторов из трансформера у меня мелькала. Надо фантазировать дальше
Обсуждают сегодня