taralino

WordEmbedding

Das WordEmbedding-Datenpaket beinhaltet eine Embedding-Matrix bezüglich eines Vokabulars bestehend aus 10 000 Wörtern. Jede Zeile der Matrix entspricht der Darstellung eines Wortes des Vokabulars als 200-dimensionalen Vektor. Dabei liegen semantisch ähnliche Wörter im 200-dimensionalen Vektorraum nahe beieinander.

Datenquelle

Die Embedding-Matrix des Datenpakets wurden gemäß der Dokumentation des TensorFlow Projekts TensorBoard Embedding Projector erstellt.

Lizenzhinweis

Das WordEmbedding-Datenpaket wird unter der Creative Commons Public Domain 1.0 Universell License vertrieben:

WordEmbedding.js

28. Mai 2025

Die genauen Angaben zur Lizenz findest du unter dem folgenden Link: CC0 1.0

Übersicht

Das WordEmbedding-Datenpaket stellt folgende Funktionen zur Verfügung:

Download

Das WordEmbedding-Datenpaket steht über folgenden Link zum Download bereit.

WordEmbedding.js

Beispiel

Es werden die grundlegenden Inhalte und Funktionalitäten des Datenpakets vorgestellt.

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <script src="taralino.js"></script>
  <script src="WordEmbedding.js"></script>
</head>
<body>
<script>

var M = WordEmbedding.get();
var L = WordEmbedding.label();

Console.print(L);

var u = WordEmbedding.index("two");

Console.print(u);
Console.print(M[u]);

</script>
</body>
</html>

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Beispiel

Es werden die nächsten Nachbarn eines Wortes ermittelt und ausgegeben.

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <script src="taralino.js"></script>
  <script src="WordEmbedding.js"></script>
</head>
<body>
<script>

var M = WordEmbedding.get();
var L = WordEmbedding.label();

var u = WordEmbedding.index("two");
var T = NearestNeighbor.get(M, M[u], 10, {metric:"cosine"});
for (var i = 0; i < T.length; i++) Console.print(L[T[i]]);

</script>
</body>
</html>

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