Madde #135NLP & Gömme/sozluk/fasttext
FastText
FastText (Facebook AI Research)
Türkçe: Hızlı Metin Temsili
Ayrıntılı Tanım
Kelimeleri tek ve bölünmez bir atom gibi ele almak yerine, kelimeleri **n-gram karakter parçacıklarına (karakter alt-kelimelerine)** bölerek vektörleştiren Facebook (Bojanowski vd., 2016) kütüphanesidir.
Ne İşe Yarar / Çözülen Problem
Türkçe gibi eklemeli (agglutinative) dillerdeki zengin ek yapılarını çözer ve daha önce sözlükte hiç görülmemiş yeni kelimelerin (OOV) bile anlamlı vektörlerini üretir.
Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)
Örneğin `elma` kelimesi 3-gram parçalarına ayrılır: `<el`, `elm`, `lma`, `ma>`. Kelimenin nihai vektörü, bu kurucu alt-karakter n-gram vektörlerinin toplamından oluşur.
Örnek Senaryo & Pratik Uygulama
Türkçe bir kelime: `Çekoslovakyalılaştıramadıklarımızdanmısınız`. Word2Vec bu kelimeyi sözlükte bulamaz ve çöker; FastText ise içindeki `Çek`, `kals`, `la`, `mız`, `mısınız` parçalarından hareketle kelimenin anlam profilini kusursuz çıkarır.
Benzer Terimlerden Farkı
Word2Vec ve GloVe bütün kelimelere odaklanır ve sözlük dışı kelimelerde kör kalır; FastText karakter parçacıklarını toplayarak esnek kalır.
İlişkili Terimler (2)
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 (#134)GloVe
Sonraki Terim (#136)Contextual Embeddings