Lesson 06 — Word Embedding

4 công cụ tương tác để cảm nhận embedding: distributional viewer, vector arithmetic, t-SNE preset, mini skip-gram trainer.

1. Distributional viewer — "Biết từ qua bạn bè nó đi cùng"

Chọn 1 từ trong 6 từ dưới. Xem các câu chứa từ đó + đếm số lần các từ khác xuất hiện trong cửa sổ ngữ cảnh (window = ±2). Hai từ có context giống nhau → embedding nên gần nhau.

Câu chứa từ cat

Co-occurrence count (top 10)

2. Vector arithmetic — king − man + woman = ?

Mini-embedding 4D được gán bằng tay cho 20 từ. Nhập 3 từ (a − b + c) để thấy hệ thống tính vector kết quả rồi tìm 5 từ gần nhất theo cosine similarity. Click vào preset để load nhanh.

Preset:

Tính toán từng bước

Top 5 nearest (loại bỏ a, b, c)

#
word
cosine

Outline cam = đáp án mong đợi (nếu có preset).

Từ điển 20 từ (click để load làm a):

3. t-SNE — 50 từ thật, chiếu xuống 2D

50 từ được embed sẵn 2D (pre-computed), thuộc 5 cluster: animals countries foods sports colors. Hover từ → highlight láng giềng gần nhất.

Top 3 nearest:

4. Skip-gram trainer — 5 từ, 2D embedding, từng bước

Vocab 5 từ {cat, dog, fish, bone, water}. Corpus: 3 câu. Embedding 2D, ngẫu nhiên khởi tạo. Mỗi bước training, embedding di chuyển gần các từ cùng context — bạn thấy điều đó trên canvas.

0.15 0

Embedding 2D (center vectors)

cat dog fish bone water

Trạng thái

Cặp training (window = 1)

Loss qua các bước

Quan sát: sau ~50 bước, catdog sẽ tiến về cùng vùng (cùng có context "fish"/"bone"); fishwater gom lại (cùng context "swim"); bone nằm riêng (chỉ với dog).