Embeddings/nl: Difference between revisions
(Created page with "== FastText embeddings== Woord-vectors in 157 talen, getraind op CommonCrawl en Wikipedia-corpora. * [https://fasttext.cc/docs/en/crawl-vectors.html Download page]") |
(Created page with "* [https://github.com/coosto/dutch-word-embeddings Github pagina]") |
||
| Line 3: | Line 3: | ||
== Word2Vec embeddings== | == 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. | |||
* [https://github.com/clips/dutchembeddings Download pagina] | * [https://github.com/clips/dutchembeddings Download pagina] | ||
| Line 10: | Line 10: | ||
* [https://fasttext.cc/docs/en/crawl-vectors.html Download page] | * [https://fasttext.cc/docs/en/crawl-vectors.html Download page] | ||
==Coosto embeddings== | ==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. | |||
* [https://github.com/coosto/dutch-word-embeddings Github pagina] | |||
* [https://github.com/coosto/dutch-word-embeddings Github | |||
<div lang="en" dir="ltr" class="mw-content-ltr"> | <div lang="en" dir="ltr" class="mw-content-ltr"> | ||
Revision as of 12:47, 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 contains over 8M messages from the controversial Dutch websites GeenStijl and Dumpert to train a word embedding model that captures the toxic language representations contained in the dataset. The trained word embeddings (±150MB) are released for free and may be useful for further study on toxic online discourse.
NLPL Word Embeddings Repository
Made by the University of Oslo. Models trained with clearly stated hyperparametes, on clearly described and linguistically pre-processed corpora.
For Dutch, Word2Vec and ELMO embeddings are available.