Проинтерпретируйте по смыслу каждый элемент сингулярного разложения, применённого к матрице совстречаемости слов.
Для чего применяются модели Word2vec?
Сколько эмбеддингов строится для каждого слова в моделях Word2vec? В чём разница между этими эмбеддингами, и какие именно лучше использовать?
Как эффективно настроить модель skip-gram, используя негативное сэмплирование? Почему в негативном сэмплировании не следует сэмплировать отрицательные пары слов из их априорного распределения?
В чем преимущество модели fastText по сравнению с Word2vec?