5. Binary Encoding. Tf encoding

Word Embadding
1.Word2 vec
2.Glove
3.ELMo
4.Fast Text
5.Binary Encoding.
6.TF Encoding.
7.TF-IDF Encoding.
8.Latent Semantic Analysis Encoding.
Sentence embedding
Doc2Vec
SentenceBERT
InferSent
Universal Sentence Encoder
Word2vec - bu so'zlarni yaxshiroq ko'rsatish uchun so'zlarni joylashtirishni ishlab chiqarish texnikasi/modelidir. Bu ko'p sonli aniq sintaktik va semantik so'z munosabatlarini qamrab oladigan tabiiy tilni qayta ishlash usuli. Bu sayoz ikki qatlamli neyron tarmoq bo'lib, sinonim so'zlarni aniqlay oladi va o'qitilgandan so'ng qisman jumlalar uchun qo'shimcha so'zlarni taklif qiladi. Ushbu Word2vec o'quv qo'llanmasiga borishdan oldin, quyida Word-ni o'rnatish misoli diagrammasida ko'rsatilganidek, sayoz va chuqur neyron tarmoqlar o'rtasidagi farqni ko'ring: Sayoz neyron tarmog'i kirish va chiqish o'rtasidagi yagona yashirin qatlamdan iborat, chuqur neyron tarmoq esa kirish va chiqish o'rtasida bir nechta yashirin qatlamlarni o'z ichiga oladi. Kirish tugunlarga ta'sir qiladi, yashirin qatlamda, shuningdek, chiqish qatlamida neyronlar mavjud.