Embeddings/nl: Difference between revisions
(Created page with "*[https://www.textgain.com/portfolio/geenstijl-embeddings/ Project pagina] *[https://www.textgain.com/wp-content/uploads/2021/06/TGTR4-geenstijl.pdf Report] *[https://www.textgain.com/projects/geenstijl/geenstijl_embeddings.zip Download pagina]") |
(Created page with "*[http://vectors.nlpl.eu/repository/ Repository pagina]") |
||
| Line 22: | Line 22: | ||
*[https://www.textgain.com/projects/geenstijl/geenstijl_embeddings.zip Download pagina] | *[https://www.textgain.com/projects/geenstijl/geenstijl_embeddings.zip Download pagina] | ||
==NLPL Word Embeddings Repository== | ==NLPL Word Embeddings Repository== | ||
Gemaakt door de Universiteit van Oslo. Modellen die zijn getraind met duidelijk gestelde hyperparameters, op duidelijke beschreven en taalkundig voorbereide corpora. | |||
Voor het Nederlands zijn Word2Vec en ELMO-embeddings beschikbaar. | |||
*[http://vectors.nlpl.eu/repository/ Repository pagina] | |||
*[http://vectors.nlpl.eu/repository/ Repository | |||
Revision as of 12:57, 26 March 2024
Voor Large Language Models (LLM), verwijzen wij naar Taalmodellering.
Word2Vec embeddings
Database van de word embeddings die zijn beschreven in het paper 'Evaluating Unsupervised Dutch Word Embeddings as a Linguistic Resource', dat werd gepresenteerd bij LREC in 2016.
FastText embeddings
Woord-vectors in 157 talen, getraind op CommonCrawl en Wikipedia-corpora.
Coosto embeddings
Deze database bevat een Word2Vec-model dat is getraind op een groot Nederlands corpus, bestaande uit social-media berichten en posts van Nederlands nieuws, blogs en fora.
GeenStijl.nl embeddings
GeenStijl.nl embeddings bevat meer dan 8 miljoen berichten van de controversiële Nederlandse websites GeenStijl en Dumpert, met als doel om een word-embedding model te trainen dat de representaties van toxische taal in de dataset naar voren brengt. De getrainde word-embeddings (±150MB) worden gratis vrijgegeven en kunnen bruikbaar zijn voor vervolgonderzoek naar toxisch online discours.
NLPL Word Embeddings Repository
Gemaakt door de Universiteit van Oslo. Modellen die zijn getraind met duidelijk gestelde hyperparameters, op duidelijke beschreven en taalkundig voorbereide corpora.
Voor het Nederlands zijn Word2Vec en ELMO-embeddings beschikbaar.