Descriere Este un pachet dezvoltat cu intenția de a folosi vector embeddings în machine learning
Word2Vec
Descriere Există două modele Word2Vec (ambele implicând rețele neuronale): Skip Gram și Common Bag of
TensorBoard
Descriere TensorBoard oferă posibilitatea de a urmări evoluția modelului antrenat prin crearea de grafice care
Long Short-Term Memory
Descriere Rețea neuronală recurentă, specializată pentru procesarea de secvențe, dotată cu memorie internă și mecanisme
Colecție de API-uri de acces în RoWordNet (RoWN – Romanian WordNet)
Descriere WordNet-ul românesc este creat după modelul Princeton WordNet (Fellbaum, 1998), care a produs o
Seq2seq (Sequence to sequence learning)
Descriere Modelul este compus din două părți: – Codificatorul/codorul care primește la intrare o propoziție
TensorFlow
Descriere Platformă open-source pentru învățare automată, care pune la dispoziția utilizatorului un set complet de
Character-level embeddings
Descriere Fiecare simbol din text este reprezentat sub forma unui vector al cărui număr de
ELMo embeddings
Descriere ELMo este o metodă de reprezentare vectorială a cuvintelor care modelează caracteristici complexe ale
GloVe embeddings
Descriere GloVe este o metoda nesupervizată de obținere de reprezentări vectoriale pentru cuvinte. Antrenarea se