جارٍ تحميل المختبر ثلاثي الأبعاد…
جارٍ تحميل الدرس…
← كيف يعمل الذكاء الاصطناعي.العالم 1 · الدرس 4 من 4جميع الدروس ↓

الاتجاهات في الخريطة، وأين تنتهي هذه الاتجاهات.
هل تدرّس هذا؟ افتح وضع جهاز العرض
إذا كانت المتجهات تلتقط طريقة استخدام الكلمات، فقد تلتقط الفروق بين المتجهات العلاقات أيضًا. المثال الكلاسيكي من ميكولوف وزملائه (2013): في بعض مجموعات متجهات الكلمات، تؤدي الملك − الرجل + المرأة إلى متجه قريب من الملكة.
الوصفة هي: احسب المتجه a − b + c عنصرًا عنصرًا، ثم ابحث في المفردات عن أقرب متجه، مع استبعاد كلمات الاستعلام الثلاث. من دون هذا الاستبعاد، يكون أقرب متجه غالبًا أحد المدخلات نفسها، مثل «الملك».
حالة بسيطة تحتوي على رقمين لكل كلمة (اختيرت لتكون واضحة؛ أما المتجهات الحقيقية فتتضمن ضوضاء):
أقرب متجه هو روما. تنجح الطريقة هنا لأن الانتقال من بلد إلى عاصمته هو السهم نفسه، (0, 2)، لكل بلد في هذا الجدول البسيط. أما في البيانات الحقيقية، فلا يكون هذا السهم مشتركًا إلا بشكل تقريبي.
القرب يعني تشابه السياقات، لا الحقيقة أو التطابق. غالبًا ما تكون كلمتا «ساخن» و«بارد» متقاربتين في متجهات الكلمات. إنهما متضادتان، لكنهما تظهران في الأنواع نفسها من الجمل («الماء ...»). قد تضع مجموعة المتجهات كلمتين معًا لأن الناس يكتبون عنهما في المواضع نفسها، مهما كان معنى الكلمتين.
تنسخ المتجهات أنماط النص الذي دُرّبت عليه. أفاد بولوقباسي وزملاؤه (2016) بأن استعلامات القياس على متجهات كلمات دُرّبت على مجموعة كبيرة من الأخبار أعادت إجابات نمطية عن المهن والنوع الاجتماعي. لم تُخبَر المتجهات بأي شيء عن الصور النمطية؛ بل عكست الأنماط الموجودة في الكتابة. سيعود العالَم 7 إلى هذه الفكرة: تؤدي البيانات المتحيزة إلى نتائج متحيزة.
لماذا يُتوقَّع أن يقع Paris − France + Italy بالقرب من Rome؟
لماذا تستبعد عمليات البحث عن التشابه الكلمات الثلاث المستخدمة في البحث؟
لماذا يمكن لمتجهات الكلمات أن تحمل صورًا نمطية؟
في كثير من مجموعات متجهات الكلمات، تقع كلمتا «الساخن» و«البارد» بالقرب من بعضهما. ماذا يقيس التقارب هنا؟