Embeddings/nl

Voor Large Language Models (LLM), verwijzen wij naar Taalmodellering.

Word2Vec-embeddings

Database van de woordembeddings die zijn beschreven in het paper 'Evaluating Unsupervised Dutch Word Embeddings as a Linguistic Resource', dat werd gepresenteerd op LREC in 2016.

• Downloadpagina

FastText-embeddings

Woord-vectors in 157 talen, getraind op CommonCrawl- en Wikipedia-corpora.

• Downloadpagina

Coosto-embeddings

Deze database bevat een Word2Vec-model dat is getraind op een groot Nederlands corpus, bestaande uit socialemediaberichten en posts van Nederlands nieuws, blogs en forums.

• Github-pagina

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.

• Projectpagina
• Rapport
• Downloadpagina

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.

• Repositorypagina