Madde #132NLP & Gömme/sozluk/cbow
CBOW
Continuous Bag-of-Words
Türkçe: Sürekli Kelime Çantası
Ayrıntılı Tanım
Word2Vec mimarisinin iki eğitim yönteminden biri olup; bir cümlenin içindeki **çevre (bağlam) kelimelerini alarak ortadaki hedef kelimeyi** tahmin etmeye çalışan modeldir.
Ne İşe Yarar / Çözülen Problem
Çok büyük veri kümelerinde Skip-gram'a kıyasla katbekat daha hızlı eğitilir ve sık geçen yaygın kelimeler için mükemmel temsiller üretir.
Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)
Bağlam penceresi belirlenir. Örneğin "Kediler süt içmeyi çok sever" cümlesinde `[Kediler, süt, çok, sever]` bağlam vektörlerinin ortalaması alınarak gizli katmandan geçirilir ve hedef kelime olan `içmeyi` tahmin edilir.
Örnek Senaryo & Pratik Uygulama
Cümle tamamlama bulmacası: "Akşam eve gelince kapıyı anahtarla [ ? ] ve içeri girdi." Boşluğa gelecek "açtı" kelimesini etraftaki ipuçlarından sezmek.
Benzer Terimlerden Farkı
Skip-gram merkezden çevreye giderken; CBOW çevreden merkeze odaklanır.
İlişkili Terimler (3)
Doğal Dil İşleme ve Sözcük Gömmeleri
Metin ön işleme, Word2Vec, GloVe, RNN, LSTM ve n-gram modelleri.
Toplam Terim:30 Madde
Bu Kategorideki Tüm Terimleri Gör →Önceki Terim (#131)Word2Vec
Sonraki Terim (#133)Skip-gram