נתונים שני מודלים מאומנים:
1. M1: מודל w2v מסוג skip-gram
2. M2: מודל BERT
בשני המודלים שיכוני המילים (enbeddings) הם באותו מימד.
בהנתן משפט s ומילה w במשפט, המודל מחזיר את x - וקטור השיכון של המילה במשפט. כלומר M;(s, w) = x
הפונקציה SIM מקבלת שני ווקטורים ומחזירה את הדימיון הקוסינוסי ביניהם.
נתונים הפסוקים הבאים:
1. וישלח ידו ויחזק בו ויהי למטה בכפו (שמות,ד, ד)
2. אם ימדו שמים מלמעלה ויחקרו מוסדי ארץ למטה (ירמיהו, לא, לו)
נייצג את המחרוזת 'למטה" על ידי האות μ
סמנו את החיווי הסביר ביותר!
נתונים שני מודלים מאומנים:
1. M1: מודל w2v מסוג skip-gram
2. M2: מודל BERT
בשני המודלים שיכוני המילים (enbeddings) הם באותו מימד.
בהנתן משפט s ומילה w במשפט, המודל מחזיר את x - וקטור השיכון של המילה במשפט. כלומר M;(s, w) = x
הפונקציה SIM מקבלת שני ווקטורים ומחזירה את הדימיון הקוסינוסי ביניהם.
נתונים הפסוקים הבאים:
1. וישלח ידו ויחזק בו ויהי למטה בכפו (שמות,ד, ד)
2. אם ימדו שמים מלמעלה ויחקרו מוסדי ארץ למטה (ירמיהו, לא, לו)
נייצג את המחרוזת 'למטה" על ידי האות μ
סמנו את החיווי הסביר ביותר!
* השאלה נוספה בתאריך: 20-07-2025