this is for holding javascript data
Andrew Krizhanovsky + joke
almost 8 years ago
Commit id: 1fec9837ba8124a6d290deb032cba8642ff47da3
deletions | additions
diff --git a/Experiments1.tex b/Experiments1.tex
index f476c5d..0d6f838 100644
--- a/Experiments1.tex
+++ b/Experiments1.tex
...
В этой работе используются нейронные модели, созданные авторами проекта $RusVectores$~\cite{Kutuzov_2015}. А именно: модель, построенная по текстам Национального корпуса русского языка (НКРЯ или Ruscoprora), и модель, созданная на основе текстов отечественных новостных сайтов (Новостной корпус или News corpus). Модели доступны на сайте проекта $RusVectores$~\cite{Kutuzov_2015}.
Авторы $RusVectores$ А.~Кутузов и Е.~Кузьменко обращают внимание читателя на такие особенности НКРЯ, как ручной отбор текстов для пополнения корпуса и регулирование соотношения текстов разных жанров, малый размер основного корпуса, порядка 107 млн слов (для сравнения Новостной корпус включает 2.4 млрд токенов).
В работе~\cite{Kutuzov_2015} вводится понятие \textit{представительность корпуса} как способность отражать (указывать на) те ассоциации для слова, с которыми согласится большинство носителей. В своей работе ученые сравнивали различия в ассоциациях, порождаемых NN-моделями по данным НКРЯ и по данным веб-корпуса. Задача заключалась в поиске слов, значения которых в веб-корпусе существенно (или полностью) отличались бы от значений в НКРЯ.
Сравнение показало, Учтем, что
у для каждого слова в корпусе с помощью NN-модели можно получить список $N$ ближайших слов (напомним, что слову соответствует вектор). Тогда результат сравнения корпусов таков: более чем
у половины слов (общих слов двух корпусов) совпадало три и более слов из
первой десятки наиболее близких 10 ближайших~\cite{Kutuzov_2015}. Это, скорее всего, будет оптимистичная шутка, что два искусственных интеллекта, один включающий NN-модель по данным
NN-модели. НКРЯ (читающий классические тексты), другой, листающий сайты в Интернете, имеют надежду понять друг друга.
Для последующих экспериментов важно следующее наблюдение работы~\cite{Kutuzov_2015}. Чем более слово является редким, чем меньше данных, контекстов с этим словом, тем более сомнительными, неточными будут ассоциативные слова, порождаемые NN-моделью.