Как нейросети обрабатывают текстовую информацию?
Слова исходного текста можно представить через "one-hot encoding" – одномерный вектор, где только 1 бит для данного слова – включён. Сколько всего в тексте уникальных слов, такой длины векторы.пример[ 1, 0, 0, 0, 0 ] Как
[ 0, 1, 0, 0, 0 ] нейросети
[ 0, 0, 1, 0, 0 ] обрабатывают
[ 0, 0, 0, 1, 0 ] текстовую
[ 0, 0, 0, 0, 1 ] информацию
Далее возможны преобразования слов в многомерные векторы так, что слова со сходными смыслами оказываются рядом. Или вектор от "кошка" к "котёнок" оказывается параллелен и той же длины, что от "собака" к "щенок". Это называется "word embedding". Один из способов их построения называется "Word2Vec".
Значения нейрона 0, 1 были на заре НС, это была модель персептрона, а функцией активации являлась функция sign. На входе нейрона обычные числа (конечно, в каком-то диапазоне).
Для слов сейчас применяют трансформеры.