Как представляется текст для нейросети?

Текст для нейросети обычно представляют в виде числовых векторов, так как нейросети работают с числами, а не с символами напрямую. Основные подходы:

• One-hot encoding — каждому слову или символу соответствует вектор, где на позиции этого слова стоит 1, а остальные 0. Недостаток — высокая размерность и отсутствие учета семантики.

• Bag of Words (мешок слов) — вектор, отражающий количество или наличие слов из словаря в тексте.

• TF-IDF — взвешенный вариант Bag of Words, учитывающий важность слов в документе и корпусе.

• Word embeddings (векторные представления слов) — например, Word2Vec, GloVe, FastText. Каждое слово кодируется в плотный вектор фиксированной размерности, отражающий семантические связи.

• Tokenization + индексация — текст разбивается на токены (слова, подслова), каждому токену присваивается индекс, и текст представляется как последовательность индексов.

• Контекстуальные эмбеддинги — современные модели (BERT, GPT) создают векторные представления слов с учетом контекста.

Пример простого представления текста в виде последовательности индексов слов:

vocab = {'привет':1, 'мир':2}
text = "привет мир"
indices = [vocab[word] for word in text.split()]  # [1, 2]

Таким образом, текст преобразуется в числовой формат, пригодный для подачи на вход нейросети.