1 класс модели слов

Модель слов первого класса, также известная как модель непрерывного мешка слов (CBOW), является одним из двух основных подходов к обучению нейронных сетей для работы с естественным языком в рамках метода word2vec. В модели CBOW нейронная сеть обучается предсказывать целевое слово на основе контекста слов вокруг него. То есть, данное предложение или текст разбивается на слова, и для каждого слова модель пытается предсказать это слово, используя окружающие его слова в качестве контекста.

Модель CBOW обычно используется для создания векторных представлений слов, которые могут быть использованы в различных задачах обработки естественного языка, таких как классификация текста, машинный перевод, анализ тональности и другие. Векторные представления слов, полученные с помощью модели CBOW, позволяют компактно и семантически богато представлять слова, учитывая их контекст и семантические отношения с другими словами.

Модель CBOW имеет свои преимущества и недостатки по сравнению с другим подходом word2vec - моделью Skip-gram. Каждая из этих моделей имеет свои особенности и может быть более или менее подходящей в зависимости от конкретной задачи или данных.