超越 T-SNE：揭示文本嵌入中 whatlies 的真相
计算与语言
2020-09-07 v1 机器学习
摘要
我们介绍 whatlies，一个用于可视化检视词与句嵌入的开源工具包。该项目提供统一且可扩展的 API，目前支持一系列流行的嵌入后端，包括 spaCy、tfhub、huggingface transformers、gensim、fastText 与 BytePair 嵌入。该包将用于向量运算的领域特定语言与可视化工具相结合，使探索词嵌入更加直观与简洁。它支持许多流行的降维技术以及许多可静态导出或通过 Jupyter notebook 共享的交互式可视化。项目文档可从 https://rasahq.github.io/whatlies/ 获取。
引用
@article{arxiv.2009.02113,
title = {Going Beyond T-SNE: Exposing \texttt{whatlies} in Text Embeddings},
author = {Vincent D. Warmerdam and Thomas Kober and Rachael Tatman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.02113},
year = {2020}
}